金融界2024年5月6日消息，据国家知识产权局公告，清华大学申请一项名为“一种医学图像的异常检测方法及装置“，公开号CN117974563A，申请日期为2023年12月。
专利摘要显示，本申请提出了一种医学图像的异常检测方法及装置，该方法包括：获取训练数据，将训练数据分为多个批次；构建对比学习模型与异常预测模型，将某一批次的训练数据输入对比学习模型得到特征向量，根据特征向量计算对比学习损失；将特征向量输入异常预测模型，得到异常值，对对比学习损失进行逆序排序，根据异常值和逆序排名计算异常损失；根据对比学习损失和异常损失计算总损失，根据总损失更新对比学习模型与异常预测模型的参数；通过其他批次的训练数据对对比学习模型与异常预测模型进行多次训练，得到最终模型，其中，最终模型用于检测输入图像的异常情况。基于本申请提出的方案，能够实现医学影像中的各种异常的检测。
本文源自金融界