一种基于可解释深度学习的乳腺肿瘤图像分类方法
- 作者单位
- 50000 山东省济南市槐荫区济兖路440号
- 申请人
- 山东第一医科大学附属肿瘤医院(山东省肿瘤防治研究院、山东省肿瘤医院)
- 申请日期
- 2023.04.17
- 申请号
- 202310433791.6
- 摘要
- 一种基于可解释深度学习的乳腺肿瘤图像分类方法,属于医学图像处理的技术领域,包括:首先:将注意力原型生成模块保存,用于后续比较分类的注意力原型;其次:设计损失函数中的分离损失项和聚集损失项,同时,根据对乳腺图像数据进行了细粒度信息标注,得到细粒度损失项,以训练分类网络模型;最后:采用所述分类网络模型对实时获取到的医学图像进行比较分类。本发明极大程度地改进了深度学习模型在医学图像分类上的可解释性的限制,是决策协助者,旨在更好的整体人机协作。
- 文献类型
- 专利
- 浏览量
- 12
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