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本发明提出了一种基于自监督迁移学习的盆底功能障碍评估方法，涉及医学影像诊断技术领域，包括：获取盆底超声图像和ImageNet‑1K数据集，并进行数据预处理；根据数据预处理后的ImageNet‑1K数据集建立神经网络模型，并进行自监督预训练以得到预训练后的神经网络模型；基于预训练后的神经网络模型对数据预处理后的盆底超声图像进行自监督预训练；提取预训练后神经网络模型中的编码器以得到超声图像的图像特征，并通过二分类全连接神经网络建立盆底功能障碍评估分类模型，利用盆底功能障碍评估分类模型进行盆底功能障碍
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116849697 A
(43)申请公布日 2023.10.10
(21)申请号 202310580902.6 G06N 3/096 (2023.01)
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