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公开(公告)号：CN119540594A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411293927.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 一种基于双分类器预测的超声图像多中心斑块分类的噪声标签校正方法，其特征在于包括：将超声图像预处理后输入特征提取器，特征提取器之后增加多中心特征适应模块，构建噪音标签的建模和处理模块，实现多中心斑块回声的分类；多中心特征适应模块引入由两层全连接层构成的领域适应层，使用最大平均差异来作为差异的量化衡量，构建两个独立的分类器并把两个分类器的输出平均作为下一步噪音标签的建模的输入。针对于多中心斑块超声数据所存在的固有难点，提出了多中心特征适应模块和关于噪音标签建模和校正模块，再进一步减小特征差异的同时，对目标中心进行一个伪标签建模，对产生的“噪音”标签有了更好的建模估计和处理。
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