【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，更具体地，涉及一种无源域医疗图像深度学习模型渐进自适应方法。
技术介绍
1、医学图像已成为临床医生进行诊断和治疗时的重要参考，但医学图像的采集和生成是一个复杂过程，包含图像获取、存储、处理等多个环节。这些环节的稳定性和一致性直接影响最终医学图像的视觉效果。当图像生成流程发生变动时，医学图像也会发生相应变化。尽管图像外观的改变可能影响医生的判读，但依靠丰富的临床经验，医生仍能适应这些变化，从而正确理解图像并做出准确诊断。
2、近年来，深度学习算法在医学图像分析中的应用日益广泛，但其泛化能力的局限性也逐渐显现。核心问题是深度学习模型对训练数据的拟合性过强，而对数据分布变化的适应性较差。具体来说，用于训练模型的数据集可以看作源域，而模型需要作预测的新数据集则是目标域。两者在视觉表现上可能存在差异，即两个不同的分布，这就是所谓的域偏移现象。当域偏移发生时，在源域数据集上训练的模型难以适应目标域中图像的新变化，其性能会明显下降。这种过度依赖训练数据分布的脆弱性，使得深度学习模型的泛化能力受到限制，难以在临床中推
【技术保护点】
1.一种无源域医疗图像深度学习模型渐进自适应方法，其特征在于，当收集的目标域图像无标注时，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无源域医疗图像深度学习模型渐进自适应方法，其特征在于，所述第一域自适应框架包括第一多尺度图像重建模块，所述第一多尺度图像重建模块用于将目标域图像风格转化为源域图像风格，所述第一多尺度图像重建模块包括第一图像生成器和第二图像生成器，其中：
3.根据权利要求2所述的无源域医疗图像深度学习模型渐进自适应方法，其特征在于，所述第一域自适应框还包括第一风格特征对齐模块，所述第一风格特征对齐模块基于所述第一深度学习模型，其中：<...
【技术特征摘要】
1.一种无源域医疗图像深度学习模型渐进自适应方法，其特征在于，当收集的目标域图像无标注时，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无源域医疗图像深度学习模型渐进自适应方法，其特征在于，所述第一域自适应框架包括第一多尺度图像重建模块，所述第一多尺度图像重建模块用于将目标域图像风格转化为源域图像风格，所述第一多尺度图像重建模块包括第一图像生成器和第二图像生成器，其中：
3.根据权利要求2所述的无源域医疗图像深度学习模型渐进自适应方法，其特征在于，所述第一域自适应框还包括第一风格特征对齐模块，所述第一风格特征对齐模块基于所述第一深度学习模型，其中：
4.根据权利要求3所述的无源域医疗图像深度学习模型渐进自适应方法，其特征在于，使用所述无监督目标域图像数据集和增强数据集训练所述第一域自适应框架，包括使用所述无监督目标域图像数据集训练所述第一图像生成器和第二图像生成器，包括：
5.根据权利要求4所述的无源域医疗图像深度学习模型渐进自适应方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：何尧，谢志，张昀，李卫鹭，
申请(专利权)人：中山大学中山眼科中心，
类型：发明
国别省市：
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