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本发明公开了一种基于双相似性度量与联合学习的小样本医学图像处理方法，分别为训练集和测试集构建元任务，每个任务都关联和处理支持集和查询集。在特征空间中，构造双相似性度量模块，对同类别的样本计算余弦相似度，对各个类别的原型计算欧几里得距离，并进行度量损失约束，目的是使类内相似度高，而类间差异大。在训练阶段，根据支持集和查询集样本的联合学习，共同训练一个目标优化器。在测试阶段，待预测的查询集样本与支持集类别原型进行相似度计算得到初步预测标签，再经过目标优化器得到最终预测标签。利用本发明方法，模型通过学
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117809058A
(43)申请公布日2024.04.02
(21)申请号202311769738.X
(22)申请日2023.12.21
(71)申请人同济大学
地址200092
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