一种应用于医学超声图像的神经网络构建方法

摘要

本发明公开了一种应用于医学超声图像的神经网络构建方法，所述方法包括获取待处理的超声图像分析任务，并根据所述超声图像分析任务确定其对应的候选网络模型；采用预设网络单元替换所述候选网络模型中的待替换模块，以得到搜索网络模型，对所述搜索网络模型进行训练，以得到所述超声图像分析任务对应的网络模型。本发明通过将迁移学习和神经网络架构搜索相结合，利用神经网络架构搜索算法，在候选网络模型上对部分参数量巨大的网络层进行替换搜索，使得网络架构搜索能够结合已有大数据训练的特征提取能力。这样一方面避免从头开始，提高搜索效率和稳定性；另一方面使得搜索到的混合神经网络的模型参数检索并且提高网络性能。