[发明专利]一种基于多策略批量式主动学习的核磁共振图像分类方法在审
| 申请号： | 202010255463.8 | 申请日： | 2020-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN111461232A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 王琳;韩森 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜威威;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多策略批量式主动学习的核磁共振图像分类方法，属于智能医疗诊断领域，该方法包括以下步骤:获取受试者的核磁共振图像作为原始数据集，在未标注样本集中随机选取K个样本，进行标注，构建卷积神经网络模型和卷积自编码器模型，利用验证集对再次训练后的卷积神经网络模型进行验证，得到训练完成的卷积神经网络模型，将未标注的测试集输入训练完成的卷积神经网络模型，得到认知正常、轻度认知障碍和阿尔茨海默病三类受试者核磁共振图像的最终分类结果，该方法缓解了筛选出的样本之间的冗余信息，获得了高质量的标注样本；在确保分类准确率较高的前提下，降低了核磁共振图像的标注成本，高效的辅助医生对阿尔茨海默病进行诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 策略 批量 主动 学习 核磁共振 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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