基于渐进式主动无源域适应的胚胎发育人工智能评估方法

本发明提供了一种基于渐进式主动无源域适应的胚胎发育人工智能评估方法，S1：使用源域数据集训练源域模型，源域数据集为具有高质量和低质量标签的胚胎图像序列；S2：使用训练后的源域模型对目标域的胚胎图像序列数据集生成伪标签，利用源域模型和目标域数据的伪标签初始化目标域模型；S3：使用主动学习算法，根据不确定性的高低挑选胚胎图像序列样本，对于不确定性高的样本进行人工标注，并更新目标域数据集；S4：采用更新后的目标域数据集对目标域模型进行训练优化；S5：重复步骤S3和S4，得到优化完成的目标域模型，采用目标域模型对胚胎图像进行人工智能评估。更好地适应目标域的特征分布，提高泛化能力。