摘要
本申请提供的基于重参数化的医疗影像数据智能辅助判读方法、系统、介质、程序产品及终端,通过结合神经网络设计、训练策略优化和增量学习策略优化,实现了对医疗影像的智能辅助判读。本申请中通过对基础卷积算子的设计、训练策略的优化,使得模型更加适用于医学影像的智能识别,很好地利用了医疗影像数据集的特性,充分利用大量无标签数据和少量精确标注的数据提高识别的准确性和鲁棒性。本申请还利用增量学习策略定期更新智能检测识别模型,通过结合“回放”数据与正则化的思想,允许模型在不重新训练整个模型的情况下,通过学习新数据来不断增加其知识,提升检测识别模型的长期实用性和稳定性。
技术关键词
医疗影像数据
判读方法
样本
卷积模块
参数化技术
深度学习神经网络
高维特征向量
支路
计算机程序代码
智能检测识别
计算机程序产品
无标签数据
判读系统
电子终端
模型更新
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电机涡流损耗