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本发明涉及基于少样本学习的甲状腺结节计算机辅助诊断方法及系统，甲状腺结节超声影像计算机辅助诊断方法通过少样本甲状腺分类模型对待诊断样本进行分类；所述少样本甲状腺分类模型的训练方法包括以下步骤：S1：以基础训练集作为源域，以甲状腺样本训练集作为目标域，分别在源域和目标域构建元训练网络与目标网络；S2：在源域对元训练网络进行元训练得到元训练网络的网络参数；S3：将元训练网络的网络参数迁移到目标网络；S4：在目标域中对目标网络进行微调得到少样本甲状腺结节分类模型。基于少样本学习的甲状腺结节计算机辅助诊
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116525075 A (43)申请公布日 2023.08.01 (21)申请号 202310471108.8 G06N 20/20 (2019.01) (22)申请日 2023.04.
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