基于小样本的BAD识别模型构建方法及BAD识别方法

本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及基于小样本的BAD识别模型构建方法及BAD识别方法。本发明中，通过数据增广，先构建第一数据集作为模型预训练的训练样本，之后结合PPA区血管解剖学特征生成符合临床病理规律的模拟病灶，得到第二数据集，并采用第二数据集对预训练模型进行高效微调，显著提升小样本条件下的模型泛化能力。同时使得最终构建的BAD识别模型能够自动分析影像特征，输出诊断结果。并且，该方法通过两阶段训练策略，既保留了预训练模型的强大特征提取能力，又通过少量参数调整使模型很好地适应了BAD诊断任务，有效提升了在小样本数据条件下的模型性能和泛化能力。