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申请/专利权人：北京透彻未来科技有限公司
申请日：2024-02-26
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118248321A
主分类号：G16H50/20
分类号：G16H50/20;G16H50/50;G16H50/70;G06F18/214;G06F18/243;G06F18/10;G06F18/213;G06N3/096
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提供基于小样本学习方法MAML的病理辅助诊断装置及方法，其中，系统包括：预处理子系统，用于获取目标切片数据；特征提取子系统，用于提取目标切片数据的向量特征表示；构建子系统，用于基于MAML，构建第一元学习模型；调整子系统，用于调整第一元学习模型，获得迁移学习模型；验证子系统，用于获取迁移学习质量验证通过的第二元学习模型；判别子系统，用于根据向量特征表示和第二元学习模型，确定病理辅助诊断结果。本发明的基于小样本学习方法MAML的病理辅助诊断装置及方法，基于MAML构建第一元学习模型并进行调整和验证，获取验证通过的第二元学习模型用于辅助诊断，模型更可靠，进一步提高了辅助诊断的准确性。
主权项：1.基于小样本学习方法MAML的病理辅助诊断装置，其特征在于，包括：预处理子系统，用于对预处理切片数据进行预处理，获得目标切片数据；特征提取子系统，用于提取目标切片数据的向量特征表示；构建子系统，用于基于小样本学习方法MAML，构建第一元学习模型；调整子系统，用于对第一元学习模型进行调整，获得调整完成的迁移学习模型；验证子系统，用于对迁移学习模型进行迁移学习质量验证，获取迁移学习质量验证通过的第二元学习模型；判别子系统，用于根据向量特征表示和第二元学习模型，确定病理辅助诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京透彻未来科技有限公司 基于小样本学习方法MAML的病理辅助诊断装置及方法
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