一种基于深度自监督对比学习的X光胸片智能分析方法及系统

本发明提出了一种基于深度自监督对比学习的X光胸片智能分析方法及系统。该方法将X光胸片于图像特征编码模块中提取图像特征，输出图像表征，图像特征映射模块基于图像表征得到图像特征视图，病灶特征增强模块基于X光胸片和图像表征提取影像组学信息，由影像组学特征编码模块提取影像组学信息中的影像组学特征，输出影像组学表征，影像组学特征映射模块基于影像组学表征得到影像组学特征视图；图像特征视图和影像组学特征视图在反馈回路中进行自监督深度对比学习，更新网络参数；判别模块对图像特征编码模块输出的图像表征进行疾病分类和病灶定位。本方法提高了疾病分类的准确性，显著提高了病灶区域的定位精度，其定位结果更为鲁棒和准确。