[发明专利]一种基于多样性区分学习的乳腺肿瘤识别方法在审
| 申请号： | 201810745253.X | 申请日： | 2018-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN108921224A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 袭肖明;于治楼 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 刘继枝 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多样性区分学习的乳腺肿瘤识别方法，首先创建多样性分类学习模型，用于对肿瘤的多样性状态进行分类，然后创建区分性学习模型，用于对与常态肿瘤差异性较大的肿瘤进行分类，通过所述的多样性分类学习模型和所述的区分性学习模型对肿瘤进行识别。本发明的一种基于多样性区分学习的乳腺肿瘤识别方法和现有技术相比，能有效的对肿瘤的多样性状态进行分类，从而减少多样性对性能的影响；对于常态的肿瘤，利用传统的分类模型即可识别的很好；对于非常态肿瘤，将其输入到区分性学习模型进行识别，对乳腺肿瘤进行准确识别，对于乳腺癌的早期辅助诊断具有重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 多样性 肿瘤 乳腺肿瘤 学习 区分性 分类 常态 分类模型 辅助诊断 肿瘤差异 传统的 非常态 乳腺癌 创建 | ||
【主权项】：
1.一种基于多样性区分学习的乳腺肿瘤识别方法，其特征在于，首先创建多样性分类学习模型，用于对肿瘤的多样性状态进行分类，然后创建区分性学习模型，用于对与常态肿瘤差异性较大的肿瘤进行分类，通过所述的多样性分类学习模型和所述的区分性学习模型对肿瘤进行识别。
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