[发明专利]一种通过协同主动学习模型的乳腺癌数据标注方法有效
| 申请号： | 201911266873.6 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN111128373B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 顾力栩;杨智凯;赵愉;马愈祥;张宏 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种通过协同主动学习模型的乳腺癌数据标注方法，涉及医学影像数据标注领域，采用了深度学习网络、主动学习系统和协同学习系统相结合，对所述乳腺癌数据进行标注。本发明提出的方法同时将深度学习，主动学习与协同学习这三种原本完全不相干的机器学习分支结合到一起，并将其用于医学图像分类任务：乳腺图像计算机辅助诊断。具有不需要增加额外标注成本的前提下，能够充分利用全部样本，因此特别适合被用于“获取成本高”的医学图像分类任务，并且能获得比主动学习方法更好的模型预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通过 协同 主动 学习 模型 乳腺癌 数据 标注 方法 | ||
【主权项】：
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