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公开(公告)号：CN117809117A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410005313.X
申请日：2024-01-03
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种面向正标记和无标记样本学习的医学影像分类方法，包括：步骤1：收集正标记和无标记样本的医学影像数据集；步骤2：构建无标记样本的标签优化模型；步骤3：通过结合动态分组、邻域信息种群初始化和协同优化策略在进化多目标优化的框架下获得无标记样本的优化标签；步骤4：最终通过监督学习训练分类器，实现对医学影像样本的分类。本发明能应对传统监督学习方法在处理医学影像标签不确定性方面的限制，从而能提高医学影像分类的准确性和鲁棒性。
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