[发明专利]一种基于半监督学习的医学图像自动标注方法在审
| 申请号： | 202110441605.4 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113159186A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;张二四;彭开来;朱晨瑞;孙垚棋;张继勇;李宗鹏;张勇东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的医学图像自动标注方法。首先将训练集输入到一级分类网络中得到一级通用深度卷积特征，然后根据输出结果对数据进行预分类，并得到预分类的混淆矩阵。接着通过谱聚类得到类别训练子集，输入到将其输入到二级分类网络中，得到二级特殊深度卷积特征；将两者融合得到图像的深度卷积特征。将患者的附加信息通过word2vec编码成多源异构特征，与深度卷积特征进行融合并通过SVM分类器得到最后的输出结果。本发明所述的方法只需使用少量有标注的医学数据即可完成对大量医学数据的自动标注。极大了减少了人工标注所耗费的大量的人力物力。相比于现有的自动标注方法，本方法效率更高，标注结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 医学 图像 自动 标注 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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