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超声心动图中基于加权专家的多地点递增学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
建立一个性能稳定的心脏超声成像视图分类器需要多样化的多地点数据，并定期更新以减小模型漂移。通过使用学习到的分布得分对贡献进行加权，可以减少不合格专家的影响。在六个数据集上验证了工作，证明了训练时间缩短和视图分类性能提高。
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关键要点
- 建立性能稳定的心脏超声成像视图分类器需要多样化的多地点数据。
- 定期更新数据以减小模型漂移。
- 提出逐类增量学习方法，为每个数据集学习一个专家网络。
- 使用得分融合模型组合所有专家网络。
- 通过学习到的分布得分加权贡献，减少不合格专家的影响。
- 使用从每个数据集学习到的特征进行验证，便于共享并减少许可和隐私问题。
- 在六个数据集上验证了工作，证明训练时间显著缩短和视图分类性能提高。
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