一种基于迁移学习的炎症性肠病瘤变检测系统

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一种基于迁移学习的炎症性肠病瘤变检测系统
申请号:CN202511211607
申请日期:2025-08-28
公开号:CN120748767B
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于迁移学习的炎症性肠病瘤变检测系统,所述系统包括:数据接收模块,用于接收关于特定患者的临床信息及内镜影像;IBD瘤变检测模块,用于利用IBD瘤变检测模型对内镜影像进行高维向量提取,确定高维内镜特征向量,该IBD瘤变检测模型利用大样本、非IBD人群数据和有限IBD特异性瘤变数据进行迁移训练;临床特征提取模块,用于利用临床特征提取模型将临床信息向量化,确定临床信息特征向量;预测模块,用于确定多模态融合特征向量,利用多模态瘤变检测模型基于多模态融合特征向量,确定多模态瘤变检测结果。本发明可突破目前IBD瘤变内镜数据样本量不足导致的AI模型检测精度低、泛化能力弱的技术瓶颈,实现有效的IBD患者瘤变检测。
技术关键词
多模态 图像语义分割模型 影像 特征提取模型 计算机可执行指令 图像语义分割网络 数据接收模块 特征提取模块 评估网络性能 注意力机制 更新网络参数 稠密光流 归一化方法 降维方法 图像缩放
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