一种小样本医学图像分类方法、系统、装置及存储介质

本发明公开了一种小样本医学图像分类方法、系统、装置及存储介质，属于医学影像处理和人工智能领域。所述方法包括：通过语义序列构建模块将输入的医学图像分割为具有空间上下文信息的重叠切片序列；提取每个切片的特征表示并添加位置编码；通过序列增强模块处理特征序列，捕获长距离依赖关系；利用分布感知原型计算模块构建考虑特征分布的类别原型；使用马氏距离计算查询样本与各类别原型的距离并进行分类决策。本发明针对Mamba特性专门设计的端到端架构，突破性地解决了传统少样本学习方法在医学图像领域适应性不足的根本难题，为医学诊断辅助系统提供了一种高效、稳健且具有实用价值的技术路径。

《一种小样本医学图像分类方法、系统、装置及存储介质》是一发明专利，专利号为 2025105463525，当前法律状态为已下证，由江南大学提出申请，发明人为宋征岳;许景瑞;瞿成乐;马劲柏;金芷萱;陈丽芳;闫泓瑾;洪书颖，申请日期为2025-04-28，公开（公告）日期为2025-08-26，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，所属技术领域包括：医学图像智能分析、小样本图像分类、医疗影像识别、有限样本深度学习、病灶图像分类、医学影像特征迁移、小样本学习、医学病灶筛查、影像辅助诊断、医疗图像特征提取、少样本医学AI、病理图像分类、医学影像模型泛化、病灶识别算法、辅助诊断影像模型。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种小样本医学图像分类方法、系统、装置及存储介质，属于医学影像处理和人工智能领域。所述方法包括：通过语义序列构建模块将输入的医学图像分割为具有空间上下文信息的重叠切片序列；提取每个切片的特征表示并添加位置编码；通过序列增强模块处理特征序列，捕获长距离依赖关系；利用分布感知原型计算模块构建考虑特征分布的类别原型；使用马氏距离计算查询样本与各类别原型的距离并进行分类决策。本发明针对Mamba特性专门设计的端到端架构，突破性地解决了传统少样本学习方法在医学图像领域适应性不足的根本难题，为医学诊断辅助系统提供了一种高效、稳健且具有实用价值的技术路径。

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