基于对比学习的腹部淋巴结转移预测方法、系统、设备

本发明公开了一种基于对比学习的腹部淋巴结转移预测方法、系统、设备，属于人工智能技术领域中淋巴结转移预测，其目的在于解决现有技术中模型训练时不会引导模型重点关注于某类/种标签致使淋巴结转移预测准确率低的技术问题。其先将监督对比学习预训练后的特征提取模块中的参数迁移至特征提取器，并将特征提取器提取出来的特征输入简易转移预测网络，并由简易转移预测网络输出淋巴结转移概率；然后根据淋巴结转移概率计算得到各样本图像的贡献度；最后在实际训练淋巴结转移预测模型时，根据每个样本的贡献度进行排序，优先学习贡献度高的阳性样本，再学习贡献度高的阴性样本，最后处理难以明确分类的样本；这样可大大提高淋巴结转移预测准确率。