发明专利已授权

一种黑色素瘤分类模型建立方法

📄 申请号：CN201810505394.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-05-24

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法医学图像分析疾病分类模型

应用场景

医疗诊断, 辅助诊断, 病理分析, 肿瘤筛查, 精准医疗

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摘要

一种基于非随机掩盖数据增强方式的黑色素瘤分类方法，包括以下步骤：步骤1.首先原始训练集中的皮肤镜图像进行数据增强，增强方式为非随机掩盖；步骤2.将原始数据分别和不同掩盖位置的数据进行混合然后放入网络中进行训练，最后根据模型在验证集上的表现选择出效果相对好的4个模型，然后将这4个模型的增强样本和原始数据放在一起作为最终的黑色素瘤分类模型的训练样本，然后进行训练从而得到黑色素瘤分类模型；步骤3.训练模型；步骤4.将步骤3中提取的特征放入到softmax分类器中进行分类。本发明提供一种可靠性高的黑色素瘤分类方法，可以有效的对患者皮肤镜检图像来进行分类，达到辅助最终诊断的效果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于均匀同心圆麦克风阵列的声目标定位方法

当前第 / 件

面向快速MRI的深度神经网络的多尺度序贯训练方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_62)

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