一种基于自适应异构集成和少样本学习的医学影像识别系统

本发明属于医疗影像分析技术领域，具体涉及一种基于自适应异构集成和少样本学习的医学影像识别系统，所述识别系统包括以下步骤：S1：收集医疗影像数据；S2：在获得原始数据后，进行数据清洗去除不合格或重复的数据点，并对数据进行全面的预处理；S3：设计自适应异构集成网络作为提取特征的骨干架构，并采用双重预训练策略来增强模型的初始表现和适应性；S4：基于自适应异构集成网络提取的特征，设计少样本学习分类模块。本发明能够减轻医生的工作负担并减少主观差异，通过高效、准确的分类和识别，系统支持医生做出更明智的临床决策，提高诊断的可靠性和一致性。