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申请/专利权人：上海大学

摘要：本发明涉及一种基于领域自适应的肺炎X光胸片分类方法、设备和介质，包括以下步骤：获取肺炎X光胸片，输入训练好的基于领域自适应的肺炎X光胸片分类模型，获得肺炎X光胸片的分类结果；所述基于领域自适应的肺炎X光胸片分类模型包括特征提取器、两个分类器、一个域判别器、两个特征转化器以及其对应的两个判别器，基于引入了循环一致性损失的总损失对所述基于领域自适应的肺炎X光胸片分类模型进行迭代训练，所述循环一致性损失基于经过多次特征转换后的特征与原始特征计算。与现有技术相比，本发明可以进一步提升肺炎X光胸片的分类精度。

主权项：1.一种基于领域自适应的肺炎X光胸片分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取肺炎X光胸片，输入训练好的基于领域自适应的肺炎X光胸片分类模型，获得肺炎X光胸片的分类结果；所述基于领域自适应的肺炎X光胸片分类模型包括特征提取器、源域分类器、目标域分类器、源域判别器、目标域判别器、域判别器、第一特征转化器和第二特征转化器，所述基于领域自适应的肺炎X光胸片分类模型的训练过程具体如下：S1、获取源域数据和目标域数据并进行预处理，其中，所述源域数据为多分类的X光胸片数据集，所述目标域数据为二分类的肺炎X光胸片数据集；S2、将预处理后的源域数据和目标域数据输入所述特征提取器进行特征提取，将获得的源域特征和目标域特征分别输入所述源域分类器和所述目标域分类器进行分类，并计算相应的分类损失；S3、将步骤S2中提取的源域特征和目标域特征同时输入所述域判别器进行判别，并计算判别损失；S4、将步骤S2中提取的源域特征和目标域特征分别输入所述第一特征转化器和所述第二征转化器，将源域特征转换为目标域特征，将目标域特征转换为源域特征，然后将源域特征和转换得到的源域特征输入所述源域判别器进行判别，将目标域特征和转换得到目标域特征的输入所述目标域判别器进行判别，并计算相应的转换损失；S5、将步骤S4中经过转换的特征再次输入所述第一特征转化器或所述第二特征转化器，计算两次特征转化后的循环一致性损失；S6、重复步骤S1-步骤S5，直至总损失或迭代次数达到设定阈值，所述总损失基于所述的分类损失、判别损失、转换损失和循环一致性损失构建。

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权利要求：

百度查询： 上海大学 基于领域自适应的肺炎X光胸片分类方法、设备和介质