一种基于反绎学习的多模态牙周图像识别方法和系统

作者：叶翰嘉; 姜远; 李厚轩; 周志华

来源：2022-12-28, 中国, CN202211693971.X.

本发明公开一种基于反绎学习的多模态牙周图像识别方法和系统,首先,获取标注的牙周疾病图片,并以有监督的方式对于预训练模型进行更新；接着,对于牙周疾病严重程度的知识进行形式化,形成知识库；然后,基于预训练模型对无标注牙周疾病图片数据生成伪标记,并将伪标记与知识库进行对比,用逻辑推理的结果针对伪标记进行矫正与更新,并利用矫正数据重新训练模型；最后,利用训练好的模型生成图片对应的最终标记,并利用多模态融合的方法得到最终的识别结果。本发明利用反绎学习的框架,在仅有少量标注数据的场景下,通过形式化并利用专家知识,在加速训练过程的同时,更能使模型达到较高的识别准确率。

• 单位
  南京大学