发明专利已授权

一种多模态协同学习的胃镜图像半监督分类方法

📄 申请号：CN202511348150.6 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2025-09-20

公开号

CN120833526B

公开日

2025-12-16

申请人

闽江学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_762 , G06V10_40 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06T7_00 , G06N3_0455 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

多模态学习多模态学习半监督学习医学图像分类

应用场景

胃镜图像分类, 医学影像诊断, 消化道疾病筛查, 医疗辅助诊断, 内窥镜检查

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摘要

本发明涉及一种多模态协同学习的胃镜图像半监督分类方法，属于图像处理技术领域。所述方法，将无标签样本的训练过程与标签样本的训练过程分离，提出了一种基于一致性学习、恢复性学习和对齐性学习协同学习的自监督预训练策略。为了在标签样本上实现多模态特征融合，提出了一种基于特征分布漂移的微调策略。为了验证本发明方法的有效性，在两个公开的胃镜图像数据集Kvasir和Kvasir v2上进行了广泛的实验。本发明方法能够在仅使用少量标签数据的情况下对于胃镜图像的分类具有良好的分类性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于阶段噪声多特征鉴别网络的丝织物瑕疵检测方法

当前第 / 件

基于前背景解耦的抠图方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

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