申请/专利权人：南京大学

申请日：2021-03-11

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113052802B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.07.16#实质审查的生效;2021.06.29#公开

摘要：本申请公开了一种基于医学图像的小样本图像分类方法、装置及设备，属于图像分类技术领域。所述方法包括：获取辅助图像集，辅助图像集中包含已标注的m张第一医学图像，m张第一医学图像属于多个第一类别；对m张第一医学图像进行特征提取，得到每个第一类别的第一特征；获取小样本图像集，小样本图像集包括支撑集和查询集，支撑集中包含已标注的n张第二医学图像，n张第二医学图像属于多个第二类别，查询集中包含属于第二类别且未标注的第三医学图像，第二医学图像和第三医学图像所对应的场景与第一类别相关，n＜m；根据第一特征提取每个第二类别的第二特征；根据第二特征对第三医学图像进行分类。本申请中可以提高图像分类的准确性。

主权项：1.一种基于医学图像的小样本图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取辅助图像集，所述辅助图像集中包含已标注的m张第一医学图像，所述m张第一医学图像属于多个第一类别；对所述m张第一医学图像进行特征提取，得到每个第一类别的第一特征；获取小样本图像集，所述小样本图像集包括支撑集和查询集，所述支撑集中包含已标注的n张第二医学图像，所述n张第二医学图像属于多个第二类别，所述查询集中包含属于所述第二类别且未标注的第三医学图像，所述第二医学图像和所述第三医学图像所对应的场景与所述第一类别相关，n＜m；根据所述第一特征提取每个第二类别的第二特征；根据所述第二特征对所述第三医学图像进行分类；所述根据所述第一特征提取每个第二类别的第二特征，包括：对所述n张第二医学图像进行特征提取，得到每个第二类别的局部特征，所述第二类别的局部特征是从属于所述第二类别的所有第二医学图像的第二特征向量的均值；根据所述支撑集和所述第一特征计算每个第二类别的外部特征，所述外部特征是由与所述第二类别相关的所有相似度构成的，所述相似度用于指示所述第二类别与各个第一类别之间的相似程度；对于每个第二类别，根据所述第二类别的局部特征和所述第二类别的外部特征生成所述第二类别的第二特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京大学 基于医学图像的小样本图像分类方法、装置及设备

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