一种基于合成异常值的医学图像分布外检测系统及方法

本发明公开了一种基于合成异常值的医学图像分布外检测系统及方法，属于人工智能与医疗影像分析的交叉技术领域，系统主要包括：混合式合成异常值生成模块，其通过集成多种图像合成技术，对分布内医学图像进行变换，生成多样化的合成分布外样本；约束优化训练模块，构建一个以最小化合成异常误判损失为优化目标，以分布内误报率与分布内分类精度为约束条件的优化问题，并采用增广拉格朗日方法进行求解，以训练深度学习模型；分布外检测与决策模块，利用训练好的模型计算待测图像的能量得分，并通过与阈值比较完成分布外判定。本发明无需真实分布外数据即可训练，有效提升模型对未知或罕见异常的识别能力，增强模型在安全攸关的临床环境中的鲁棒性。