公开(公告)号：CN107133626B

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201710325946.9

申请日：2017-05-10

Applicant: 安徽大学

Inventor： 程凡 ,  宫成功 ,  周铜 ,  陈叶瀚森 ,  胡友平

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于部分平均随机优化模型的医学影像分类方法，包括：1、利用现有医学影像处理技术构建数据集；2、定义问题的目标函数；3、定义问题的损失函数；4、初始化该分类算法所涉及的相关参数，包括：迭代次数T、多项式衰减平均参数ρ和代价敏感系数Cp,Cn。5、利用COMID框架对目标函数进行迭代求解，得到分类模型；6、利用分类模型对样本进行分类。本发明能提高分类精度，在特定场景下(大规模、不平衡、稀疏)，得到更好的分类结果，并且得到了O(1/T)的最优收敛速度。

公开(公告)号：CN107133626A

公开(公告)日：2017-09-05

申请号：CN201710325946.9

申请日：2017-05-10

Applicant: 安徽大学

Inventor： 程凡 ,  宫成功 ,  周铜 ,  陈叶瀚森 ,  胡友平

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于部分平均随机优化模型的医学影像分类方法，包括：1、利用现有医学影像处理技术构建数据集；2、定义问题的目标函数；3、定义问题的损失函数；4、初始化该分类算法所涉及的相关参数，包括：迭代次数T、多项式衰减平均参数ρ和代价敏感系数Cp,Cn。5、利用COMID框架对目标函数进行迭代求解，得到分类模型；6、利用分类模型对样本进行分类。本发明能提高分类精度，在特定场景下(大规模、不平衡、稀疏)，得到更好的分类结果，并且得到了O(1/T)的最优收敛速度。