【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗影像识别，尤其涉及一种医疗影像识别模型生成方法及系统。
技术介绍
1、在现代医疗诊断领域，医疗影像识别技术的重要性日益凸显。尽管传统机器学习技术在此领域取得了一定的进展，但其在特征提取、模型训练和泛化能力等方面的局限性，已成为制约医疗影像识别准确性和效率提升的关键因素。传统的特征提取方法依赖于手工设计的算法，这些算法往往无法全面捕捉医疗影像中的细微差异和复杂特征，从而限制了识别模型的性能。此外，这些模型在面对新的或未见过的影像数据时，常常表现出泛化能力不足，影响了诊断的广泛适用性。计算资源的高需求也是一个不容忽视的问题。医疗影像数据通常具有高维度特性，需要大量计算资源进行有效处理，而传统方法在此方面的效率较低，难以满足快速诊断的需求。同时，数据不平衡问题也是现有技术中的一个挑战，特别是对于那些样本量较少的疾病类型，模型很难学习到足够的特征信息，进而影响整体的识别准确率。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术有必要提供一种医疗影像识别模型生成方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种医疗影像识别模型生成方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取原始医疗影像数据集；对原始医疗影像数据集进行异常数据增广，得到扩充异构医疗影像数据集；
4、步骤s2：对扩充异构医疗影像数据集进行解耦分类，得到特定医疗影像子集；根据特定医疗影像子集以及注意力机制进行多网络框架构建，得到医疗影像网络框架数据；
5、步骤s3：
6、步骤s4：基于医疗影像分布场数据对特定医疗影像子集进行分布场增强生成对抗网络模型构建，得到影像特定生成对抗网络模型；将医疗影像网络框架数据与医疗影像分布场数据输入至影像特定生成对抗网络模型中，得到增强合成影像特征数据集；
7、步骤s5：对特定医疗影像子集进行自编码特征提取，得到真实影像编码特征数据集；对增强合成影像特征数据集与真实影像编码特征数据集进行联合微调训练，得到医疗影像识别模型。
8、本专利技术通过获取原始医疗影像数据集，为后续医疗影像识别模型的生成提供了必要的数据基础。对原始医疗影像数据集进行异常数据增广可以有效增加数据样本的多样性和数量，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。异常数据增广有助于模型更好地学习和区分不同的疾病特征，提升医疗影像识别的准确性。通过解耦分类和构建多网络框架，可以将复杂的医疗影像数据集分解为特定子集，并针对每个子集构建相应的网络框架。这样做的好处是可以针对不同的疾病类型和影像特征进行个性化的处理和学习，提高模型对不同疾病的识别能力。注意力机制的应用可以使网络框架更加关注重要的区域和特征，提升模型对关键影像信息的提取和利用能力。整体而言，该步骤有助于提高医疗影像识别模型的准确性和鲁棒性。通过进行高阶分布表征，可以将特定医疗影像子集转化为医疗影像分布场数据。这种表征可以更好地捕捉医疗影像数据中的复杂分布和特征关系，提供更全面和准确的信息。医疗影像分布场数据的生成有助于增强模型对医疗影像数据的理解和表示能力，从而提升模型的识别性能和泛化能力。通过构建影像特定生成对抗网络模型并利用医疗影像分布场数据进行增强，可以生成更多样化和逼真的合成影像特征数据集。这些合成影像特征数据集能够更好地覆盖和模拟真实医疗影像中的各种情况和特征，提供更广泛和全面的数据样本，有助于模型对不同情景和病变的学习和识别。通过引入生成对抗网络的训练，可以进一步提升模型在生成合成影像特征数据时的真实性和质量，增强数据的可信度和有效性。通过自编码特征提取，可以从真实影像中提取具有代表性和重要性的特征编码。这些真实影像编码特征数据集包含了医疗影像的关键特征信息，有助于模型更好地理解和表示真实影像数据。联合微调训练将增强合成影像特征数据集和真实影像编码特征数据集进行融合，使模型能够综合利用两者的优势，进一步提升医疗影像识别模型的性能和鲁棒性。通过联合训练，模型可以学习到更全面和准确的特征表示，从而提高医疗影像的识别准确率和泛化能力。综上所述，本专利技术提升了模型的准确性、鲁棒性和泛化能力，解决了数据不平衡问题，提供了高效、准确的医疗影像识别模型，有助于辅助医生进行快速、准确的诊断。
9、优选地，本专利技术还提供了一种医疗影像识别模型生成系统，用于执行如上所述的医疗影像识别模型生成方法，该医疗影像识别模型生成系统包括：
10、数据增广模块，用于获取原始医疗影像数据集；对原始医疗影像数据集进行异常数据增广，得到扩充异构医疗影像数据集；
11、意力网络构建模块，用于对扩充异构医疗影像数据集进行解耦分类，得到特定医疗影像子集；根据特定医疗影像子集以及注意力机制进行多网络框架构建，得到医疗影像网络框架数据；
12、高阶分布表征模块，用于对特定医疗影像子集进行高阶分布表征，得到医疗影像分布场数据；
13、特征融合模块，用于基于医疗影像分布场数据对特定医疗影像子集进行分布场增强生成对抗网络模型构建，得到影像特定生成对抗网络模型；将医疗影像网络框架数据与医疗影像分布场数据输入至影像特定生成对抗网络模型中，得到增强合成影像特征数据集；
14、联合微调训练模块，用于对特定医疗影像子集进行自编码特征提取，得到真实影像编码特征数据集；对增强合成影像特征数据集与真实影像编码特征数据集进行联合微调训练，得到医疗影像识别模型。
15、本专利技术通过异常数据增广，可以引入更多不同类型的异常数据样本，从而增加数据集的多样性和覆盖范围。这有助于提高医疗影像识别模型对各种异常情况的识别和鲁棒性。通过扩充异构医疗影像数据集，模型可以在更广泛的数据分布上进行训练和测试，从而提高其鲁棒性和泛化能力。这有助于模型在实际应用中更好地应对各种医疗影像数据的变化和差异。通过解耦分类，可以将扩充异构医疗影像数据集划分为特定的医疗影像子集。这有助于模型对不同类型的医疗影像数据进行专门的建模和处理，提高模型在特定任务上的性能和效果。基于特定医疗影像子集和注意力机制，构建多网络框架有助于模型在不同的任务和场景下进行有效的特征学习和表示。这可以提高模型的灵活性和适应性，使其更好地适用于不同的医疗影像识别任务。通过进行高阶分布表征，可以提取医疗影像子集中的更高级别、更抽象的特征表示。这有助于模型更好地理解和捕捉医疗影像数据的内在结构和语义信息，从而提高模型的识别能力和表征能力。医疗影像分布场数据可以提供对医疗影像子集的可视化和理解。通过可视化医疗影像数据的分布和特征表征，可以帮助医生和研究人员更好地理解医疗影像数据的特点和特征。通过分布场增强生成对抗网络模型的构建，可以利用生成对抗学习的方法来生成更逼真的医疗影像数据。这有助于扩充医疗影像数据集，提高数据的丰富性和多样性，从而改善医疗影像识别模型的训练效果和泛化能力。通过生成对抗网络模型，可以对特定医疗影像子集进行数据增强，生成具有更多样化特征和变体的合成影像数据。这有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力，使其本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S15包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤S54包括以下步骤：
10.一种医疗影像识别模型生成系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，该医疗影像识别模型生成系统包括
...【技术特征摘要】
1.一种医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤s13包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤s15包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的医疗影像识别模型生成方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的医疗...
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