【摘 要】
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得益于深度神经网络的特征提取功能,和深度神经网络结合的CAD系统在许多医学图像分析领域取得很大的成功。多数情况下,CAD系统基于监督学习构建,而训练一个监督学习系统需要
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61772353)
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得益于深度神经网络的特征提取功能,和深度神经网络结合的CAD系统在许多医学图像分析领域取得很大的成功。多数情况下,CAD系统基于监督学习构建,而训练一个监督学习系统需要大量人工标注的数据,费时费力。超声图像常被用做诊断的依据,也是用作训练模型的数据集,但是在临床上,超声图像并不准确,病理报告才是金标准,通过病理报告可以判断对应病人的超声图像为阳性还是阴性。由超声图像和对应病人病理报告得出的标签(阴性或阳性)就组成一个可用于训练模型的数据。通过文本检测、文本识别、句向量编码、二分类四个步骤提出一个自动打标签
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