公开(公告)号：CN114170413B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202111374363.8

申请日：2021-11-19

Applicant: 华东师范大学

Inventor： 王峰 ,  崔瑞博 ,  孙仕亮

IPC: G06V10/24 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器动量更新的子宫内膜图像分类方法，属于医疗图像分析技术领域。方法步骤包括：子宫内膜多视角的超声图像采集；设计一种针对子宫内膜超声图像数据的损失函数；设计预训练网络，使用训练数据重复迭代优化提升编码网络和解码网络的性能，使得编码网络将能够对于同一周期子宫内膜超声图像进行相似的特征编码，增大编码网络对不同周期子宫内膜超声图像之间的编码差异。本发明关注了子宫内膜超声图像相同周期不同视角之间的特征，提高了不同周期子宫内膜图像的可分辨性；同时降低了网络在训练过程中的不稳定性；以及使用了自监督的预训练策略；使用多视角特征融合策略；最终实现了准确稳定的训练和分类效果。

公开(公告)号：CN114170413A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111374363.8

申请日：2021-11-19

Applicant: 华东师范大学

Inventor： 王峰 ,  崔瑞博 ,  孙仕亮

IPC: G06V10/24 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器动量更新的子宫内膜图像分类方法，属于医疗图像分析技术领域。方法步骤包括：子宫内膜多视角的超声图像采集；设计一种针对子宫内膜超声图像数据的损失函数；设计预训练网络，使用训练数据重复迭代优化提升编码网络和解码网络的性能，使得编码网络将能够对于同一周期子宫内膜超声图像进行相似的特征编码，增大编码网络对不同周期子宫内膜超声图像之间的编码差异。本发明关注了子宫内膜超声图像相同周期不同视角之间的特征，提高了不同周期子宫内膜图像的可分辨性；同时降低了网络在训练过程中的不稳定性；以及使用了自监督的预训练策略；使用多视角特征融合策略；最终实现了准确稳定的训练和分类效果。