[发明专利]一种基于多损失特征学习的医学影像分类方法有效
| 申请号： | 202011419059.6 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112381178B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 杜少毅;任徽;杨静;迟玉婷;崔文婷;姚润昭;郭昱成 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 王艾华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开基于多损失特征学习的医学影像分类方法，首先使用两个损失函数分别学习医学影像数据的全局和局部特征信息，利用高效的深层卷积神经网络模型对脱敏后的医疗大数据进行充分的特征学习，并通过设定的损失函数不断优化参数学习；通过选取合理的验证集数据对前向传播得到的学习器进行优化，直到最终分类器的预测值与医学标记的真值之间的平均绝对值误差小于给定的阈值或达到最大迭代次数，最终完成基于多损失的深度学习医学影像精确分类任务。本发明对于存在难样本学习和样本类间相似性高等问题的医学图像数据表现出较高的分类预测准确性和较好的算法鲁棒性，本发明可以应用于诸如全颌曲面断层片等类型的医学影像分类、预测和识别中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 损失 特征 学习 医学影像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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