文章摘要:基于深度学习的医疗图像分割模型往往泛化能力较差，迁移学习可以通过建立不同域之间的关联，借助标记数据改进目标域学习效果。在无监督领域自适应迁移学习过程中，域无关特征导致模型分割性能下降，而目前并没有针对迁移学习分割模型有效的特征选择方法。为解决该问题，本文提出了一个基于最优传输的迁移学习通用特征选择模块，可以应用到多种无监督领域自适应图像分割模型中。该模块利用分割准确性加权最优传输选择两个域的最优样本子集，再将样本子集特征进行熵正则化最优传输，得到两个域特征相似性降序列表来去掉域无关特征。将通用特征选择模块应用到三种无监督领域自适应模型中解决新冠肺炎图像分割问题，均在一定程度上提升了模型性能。

文章关键词:人工智能,迁移学习,无监督领域自适应,最优传输,特征选择,图像分割,

项目基金:国家重点研发计划(2020YFA0714103),吉林省科技发展计划项目(20190302117GX),国家自然科学基金区域创新发展联合基金(U19A2061)； 吉林省发展改革委创新能力建设(高技术产业部分)项目(2019C053-3)； 中国藻业协会微藻分会第六届学术年会-大会报告I：微藻精准功能及应用-医药健康天然产物的生物合成.....作者:李福利
中国藻业协会微藻分会第六届学术年会-大会报告I：微藻精准功能及应用-食用天然色素藻蓝的研发进展与展望.....作者:向文洲
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中国藻业协会微藻分会第六届学术年会-大会报告I：微藻精准功能及应用-微藻氮素营养生长特征及其应用研究.....作者:张莹

文章来源：中国医学人文评论 网址: http://zgyxrwpl.400zhicheng.com/lunwen/itemid-94745.shtml

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