用于医学图像分类的证据推理方法及可视化证据标记方法
公开
摘要
本发明公开了一种用于医学图像分类的证据推理方法，包括获取已有的医学图像并与真实标签一一对应标记得到训练数据集；构建用于医学图像分类的证据推理原始模型；采用训练数据集训练用于医学图像分类的证据推理原始模型得到用于医学图像分类的证据推理模型；采用用于医学图像分类的证据推理模型对实际的医学图像分类并给出对应的分类证据。本发明还公开了一种包括所述用于医学图像分类的证据推理方法的可视化证据标记方法。本发明首次将证据推理集成到深度学习框架中，可用于提高医学图像分类的可解释性和泛化性；同时提出了一种新的显式证据推理范式来计算医学图像的分类结果；因此本发明具有较好的可解释性，而且可靠性高，准确性好。
基本信息
专利标题 ：
用于医学图像分类的证据推理方法及可视化证据标记方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595637A
申请号 ：
CN202210244504.2
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵荣昌何博文
申请人 ：
中南大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
代理机构 ：
长沙永星专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
周咏
优先权 ：
CN202210244504.2
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N5/04 G06F119/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-07 ：
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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