单样本建模可用
基于迁移学习的高光谱成像方法，可在少量训练数据下实现小肠组织正常与缺血坏死部位的自动识别，减少样本间差异影响。
Lechao, Zhang · Jianxia, Xue · Xin-Yi, Wu · 黄丹飞 · Xie, Zhonghao · 朱利斌 · Chen, Xiaoqing · Cui, Guihua · Ali, Shujat · 黄光造 · 陈孝敬
Journal of Biophotonics 2023
通过迁移成分分析减小样本间数据分布差异，仅需单个样本数据即可训练出有效模型，减轻了临床收集大量标注数据的负担。
在不同样本间进行迁移学习，模型在未见过的样本上也能保持较高识别准确率，克服了传统方法在同分布假设下的性能下降问题。
基于高光谱成像自动区分正常和缺血坏死的小肠组织，无需人工判读，为术中快速评估提供客观依据。