一种基于自监督对比学习的黑色素瘤图像识别方法和存储设备
实质审查的生效
摘要

本发明涉及医疗图像分析技术领域,特别涉及一种基于自监督对比学习的黑色素瘤图像识别方法和存储设备。所述一种基于自监督对比学习的黑色素瘤图像识别方法,包括步骤:步骤S101:获取带标签的医疗影像数据和无标签的医疗影像数据;步骤S102:输入无标签的医疗影像数据至自监督对比学习的网络结构中,训练网络参数;步骤S103:输入带标签的医疗影像数据至黑色素瘤识别网络模型中,训练出多个网络模型;步骤S104:通过多个网络模型计算每张带标签的医疗影像数据是否对应黑色素瘤图像。通过以上方法,在充分利用大量存在的原始医疗图像的基础上,结合了迁移学习和集成学习的技术,快速和准确地得出是否患黑色素瘤的疾病。

基本信息
专利标题 :
一种基于自监督对比学习的黑色素瘤图像识别方法和存储设备
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114359656A
申请号 :
CN202111520678.9
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2021-12-13
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
闾海荣刘开创石顺中
申请人 :
福州数据技术研究院有限公司
申请人地址 :
福建省福州市长乐区数字福建产业园东湖路33号6#楼
代理机构 :
福州市景弘专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
魏小霞
优先权 :
CN202111520678.9
主分类号 :
G06V10/774
IPC分类号 :
G06V10/774  G06V10/74  G06K9/62  
法律状态
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/774
申请日 : 20211213
2022-04-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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