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一种困难样本挖掘方法、系统、终端以及存储介质

发布时间: 2023-11-10

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术服务
成果类型： 发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本申请涉及一种困难样本挖掘方法、系统、终端以及存储介质。方法包括：收集包括K种标签类型的医学图像数据；根据医学图像数据的标签构建点云形状模型，并选取一个包含K种标签类型的点云形状模型作为模板形状；从医学图像数据中随机剪裁设定数量的训练样本，将训练样本输入分割模型进行训练，并在一个批次训练结束后，根据当前批次的训练样本的训练损失值更新模板形状的奖励期望值；根据模板形状上的奖励期望值分布从医学图像数据中挖掘困难样本，根据困难样本对分割模型进行训练。本申请通过将训练样本的困难程度抽象为可被估计的奖励值，能够更加科学的评估样本的困难程度，并更充分地挖掘出对分割模型而言更具代表性的困难样本。
成果亮点
一种困难样本挖掘方法，其特征在于，包括： 收集包括K种标签类型的医学图像数据； 根据所述医学图像数据的标签构建点云形状模型，并选取一个包含K种标签类型的点云形状模型作为模板形状； 从所述医学图像数据中随机剪裁设定数量的训练样本，将所述训练样本输入分割模型进行训练，并在一个批次训练结束后，根据当前批次的训练样本的训练损失值更新所述模板形状的奖励期望值； 当所述分割模型的训练批次达到设定次数后，根据所述模板形状上的奖励期望值分布从所述医学图像数据中挖掘困难样本，根据所述困难样本对分割模型进行训练。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
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