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
基本信息
| 申请号 | CN202111520678.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114359656A | 公开（公告）日 | 2022-04-15 |
| 申请公布号 | CN114359656A | 申请公布日 | 2022-04-15 |
| 分类号 | G06V10/774（2022.01）I;G06V10/74（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 闾海荣;刘开创;石顺中 | 申请（专利权）人 | 福州数据技术研究院有限公司 |
| 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 |
| 地址 | 350000福建省福州市长乐区数字福建产业园东湖路33号6#楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 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。 |
