[发明专利]使用放射学报告和医学图像的共同训练的半监督学习在审
| 申请号： | 202180040294.9 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN115699199A | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 王欣;P·P·克拉森 | 申请（专利权）人： | 皇家飞利浦有限公司 |
| 主分类号： | G16H30/40 | 分类号： | G16H30/40;G16H50/20;G16H50/70 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 丁君军 |
| 地址： | 荷兰艾恩*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种训练机器学习(ML)图像分类器(14)以将图像(30)相应于标签集合进行分类的方法(100)，包括：通过将ML图像分类器应用于图像来从标签集合生成针对图像的基于图像的标签和针对基于图像的标签的基于图像的标签置信度值；通过将报告分类器(16)应用于对应的放射学报告，从标签集合生成用于图像的基于报告的标签和针对基于报告的标签的基于报告的标签置信度值；基于该基于图像的标签、该基于报告的标签、该基于图像的标签置信度值和该基于报告的标签置信度值选择图像集的训练子集；为训练子集的每个图像分配伪标签，伪标签是图像的基于图像的标签或基于报告的标签之一；以及至少使用所选择的训练子集和所分配的伪标签来训练ML图像分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 放射学 报告 医学 图像 共同 训练 监督 学习 | ||
【主权项】：
暂无信息
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