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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明提供一种公平准确的皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法及装置，涉及医学图像分析技术领域。所述公平准确的皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法包括：获取皮肤镜图像数据集以及特征集；通过训练好的分类头，获得预诊断分数集；采用无监督聚类算法计算预诊断分数的不可信区间；根据预诊断分数的不可信区间，获得不可信预诊断分数集以及可信预诊断分数集；根据训练好的门控机制补偿模型，获得补偿后的预诊断分数集；采用最优传输算法对补偿后的预诊断分数集进行映射处理，获得诊断概率；根据诊断概率，获得皮肤黑色素瘤的公平准确预测结果。采用本发明，可提高深度学习诊断模型的公平性以及准确性。
主权项：1.一种公平准确的皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取皮肤镜图像数据集；根据所述皮肤镜图像数据集，获得皮肤镜图像数据的特征集；S2、构建初始的分类头；根据所述特征集对所述初始的分类头进行训练，获得训练好的分类头，通过所述训练好的分类头，获得预诊断分数集；S3、采用无监督聚类算法计算预诊断分数的不可信区间；根据所述预诊断分数的不可信区间以及所述预诊断分数集，获得不可信预诊断分数集以及可信预诊断分数集；S4、构建初始的门控机制补偿模型；S5、根据所述不可信预诊断分数集以及所述特征集，对所述初始的门控机制补偿模型进行训练，获得训练好的门控机制补偿模型；S6、将所述不可信预诊断分数集以及所述特征集，输入所述训练好的门控机制补偿模型，获得补偿后的预诊断分数集；将所述补偿后的预诊断分数集与所述可信预诊断分数集合并，获得最后补偿后的预诊断分数集；S7、采用最优传输算法对所述最后补偿后的预诊断分数集进行映射处理，获得诊断概率；根据所述诊断概率，获得皮肤黑色素瘤的公平准确预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种公平准确的皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法及装置
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