一种基于影像不确定感知蒸馏的疾病分级系统

本发明公开了一种基于影像不确定感知蒸馏的疾病分级系统，包括：获取疾病图像数据并进行预处理；采用疾病图像分级模型对预处理后疾病图像进行疾病分级预测；其中疾病图像分级模型通过以下方式构建：以学生模型为基础，引入多个专家模型、浅层特征对齐模块、紧凑特征对齐模块、不确定性感知解耦蒸馏模块来构建多专家知识蒸馏框架，通过浅层特征对齐和紧凑特征对齐两种机制，有效解耦图像的结构信息和语义信息，从而提升疾病图像表征的质量和泛化能力；在不确定性感知解耦蒸馏中，通过自动检测专家模型因类别不平衡等因素引起的不确定性，动态调整知识传递权重，减少偏差传播，确保知识传递过程更加鲁棒和可靠，显著优于现有多专家知识蒸馏方法。