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发明

一种小样本场景下基于自适应边际损失的ROP分期诊断方法2023

2023-12-17 08:00:13 发布于四川 5
  • 申请专利号：CN202311394031.5
  • 公开（公告）日：2023-12-15
  • 公开（公告）号：CN117238482A
  • 申请人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
摘要：本发明公开了一种小样本场景下基于自适应边际损失的早产儿视网膜病(ROP)分期诊断方法。考虑到现实中ROP患病数据量小、标签难以获取、类间数据不平衡，以及相邻两期数据差异小导致模型无法正确进行分期分类的问题，本发明从小样本学习的角度出发，利用大量的无标签数据设定自监督学习上游任务进行模型的预训练，提升模型的泛化能力和特征提取能力，同时根据专家知识定义ROP不同期的边际值，越相似的类边际将越大，然后将边际值自适应地添加至分类模型的损失函数中去，强迫模型学习那些细微的类间差异，将相似的类分的更开，从而提高模型的判别精度，完成ROP分期诊断任务，为ROP分期诊断提供了一种新的方法。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117238482 A (43)申请公布日 2023.12.15 (21)申请号 202311394031.5 G06N 3/09 (2023.01) (22)申请日 2023.10.25 (71)申请人 电子科技大学长三角研究院（湖州） 地址 313001 浙江省湖州市西塞山路819号 南太湖科技创新综合体B1幢 (72)发明人 邵俊明　王朴真　杨勤丽　 (51)Int.Cl. G16H 50/20 (2018.01) G16H 50/50 (2018.01) G16H 30/20 (2018.01) G16H 30/40 (2018.01) G06V 10/74 (2022.01) G06V 10/764 (2022.01) G06V 10/774 (2022.01) G06V 10/82 (2022.01) G06N 3/04 (2023.01) 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 (54)发明名称 一种小样本场景下基于自适应边际损失的 ROP分期诊断方法 (57)摘要 本发明公开了一种小样本场景下基于自适 应边际损失的早产儿视网膜病(ROP)分期诊断方 法。考虑到现实中ROP患病数据量小、标签难以获 取、类间数据不平衡，以及相邻两期数据差异小 导致模型无法正确进行分期分类的问题，本发明 从小样本学习的角度出发，利用大量的无标签数 据设定自监督学习上游任务进行模型的预训练，

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