一种基于不平衡最优传输的肝脏局灶性病变影像分析方法

本发明涉及一种基于不平衡最优传输的肝脏局灶性病变影像分析方法。所述分析方法为：提取原始图像样本特征，再将每个图像嵌入高斯分布来编码不确定性；再进行不平衡最优传输损失计算和分类损失计算，实现精确的成对匹配，以减少负迁移，利用鉴别类感知信息自适应学习，从而确定最佳的传输策略，并进行分类预测。所述分析方法采用无监督领域自适应网络模块、特征不确定性估计机制模块和UOT策略模块。与现有技术相比，本发明能够缓解现存的最优传输策略所存在的特征分布对齐时的成对错误匹配问题，并更侧重于含噪训练样本的不确定性估计，通过结合特征不确定性估计和UOT策略，能够显著提高模型的迁移性能、鲁棒性和适应性。