基本信息:
- 专利标题： 一种基于多语义不平衡学习的血清样本图像分类方法
- 申请号：CN202310672837.X 申请日：2023-06-07
- 公开(公告)号：CN116704248B 公开(公告)日：2024-10-25
- 发明人： 叶翰嘉 , 施意 , 姜远 , 韩晓旭 , 尚红 , 满冬亮 , 杨晓陶 , 关一夫 , 云科
- 申请人： 南京大学 , 中国医科大学附属第一医院
- 申请人地址： 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
- 专利权人： 南京大学,中国医科大学附属第一医院
- 当前专利权人： 南京大学,中国医科大学附属第一医院
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
- 代理机构： 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 李玉平
- 主分类号： G06V10/764
- IPC分类号： G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/26 ; G06V20/70 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/084
摘要：
本发明公开一种基于多语义不平衡学习的血清样本图像分类方法。首先，对原始图像进行裁剪和边缘识别等，获取含有血清样本信息的方形图片；接着，对训练样本进行预处理后使用深度10进行训练，构建分类模型，在模型评估时构建再平衡的数据集并进行联合测试，使得方法不会偏向于出现次数较多的类别；对样本图像训练一个二分类模型；然后，分别对这些模型使用应对类别不平衡的深度学习方法进行优化；最后，将得到的模型综合起来，得到一个用于识别血清样本质量的模型。本发明提出了一种新的应对多语义类别不平衡学习的方法，并结合神经网络二分类方法，实现了较高的图像分类精度。
公开/授权文献:
- CN116704248A 一种基于多语义不平衡学习的血清样本图像分类方法 公开/授权日：2023-09-05