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公开（公告）号CN122949244A | 申请号CN202610915317.0 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人安徽医科大学 |
分类号G06V10/764(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06V10/774(2022.01), G06N3/096(2023.01), G06V10/74(2022.01) | 申请日2026-06-24 | 公开日2026-10-20 |
发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597898974800007 | 源数据页码193 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于域自适应分类网络的皮肤镜图像分类方法，属于医学图像处理技术领域。该方法获取内部目标域皮肤镜图像数据集和外部源域皮肤图像数据集，先利用内部数据训练教师模型，并基于标签一致性、预测置信度和特征相似度对外部数据进行筛选，同时采用自适应类别级保留策略缓解类别不均衡；再将内部数据与筛选后的外部数据输入包含领域特异批归一化、分类分支和域判别分支的域自适应分类网络，并通过渐进式对抗权重进行训练。该方法能够降低异质外部数据引起的负迁移，提高少样本场景下皮肤病变分类的准确性、稳定性和泛化能力。
附图 1