CN119480151A 一种基于病理组织图像的肿瘤分析方法 （常德市第一人民医院）_第1页
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文档简介

采用图像增强和对比学习方法从不同层次提取2步骤S1：数据采集与预处理，从公共数据库中获取步骤S5：图像分类，教师网络对特征图进行分类，完;步骤S43：自注意力特征融合，使用全局自注意力机制对各层加权的输出特征进行融3步骤S51：全局平均池化计算，使用全局平均池化计算每个特征图中所有像素的平均;45[0014]步骤S33：从强增强图像和弱增强图像中分别提取强增强图像特征和弱增强图像;Ln表示增强差异损失，a,B表示控制不同损失项的权6[0031]步骤S63：蒸馏损失，计算学生网络输出与教师网络输出之间的差异作为蒸馏损;7和池化层结构。[0057]步骤S33：从强增强图像和弱增强图像中分别提取强增强图像特征和弱增强图像;Zs表示强增强图像特征，zn表示其他类别图像特征，r表示用于调整模型对相似度分布的8i[k*]表示在k士i时计算负样本的指示函数，sim(,)表示余弦相似度，N;;;;最终选择的输出值，Attention(Q,k,v)表示注意力权重，dr表示参考键值的向量维度，9[0078]步骤S432：注意力权重计算，计算每个查询值和所有键之间的相似度，使用[0081]通过执行所述操作，针对一般的图像分类模型对图像复机制从教师网络的各层特征图中提取并融合特征，增强模型对病理图像的细节捕捉能力，[0090]步骤S63：蒸馏损失，计算学生网络输出与教师网络输出之间的差异作为蒸馏损;

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