基于多尺度肝脏病理图像特征融合的胰岛素抵抗评估方法

本发明涉及一种基于多尺度肝脏病理图像特征融合的胰岛素抵抗评估方法，属于医学人工智能领域。其包括以下步骤：获取TBT诱导胰岛素抵抗动物模型的肝脏病理图像，构建数据集；使用CLAHE算法对训练集进行处理，得到预处理的肝脏数据；构建胰岛素抵抗分级评估模型，模型包括滑动窗口编码器、多尺度感知注意力模块、第一金字塔编码器、第二金字塔编码器、跨层连接融合模块、代谢特征映射模块以及分级分类器；采用预处理的肝脏数据对模型进行训练；通过损失函数利用Adam优化器对模型进行训练优化，得到训练好的模型；将测试集中待分级图像进行预处理后输入到训练好的模型中，得到分级结果。本发明能够有效提升模型分级的准确性和泛化能力。