【摘 要】
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深层神经网络模型逐渐被应用于乳腺超声等医学图像的分类。但乳腺彩超图像标签通常存在人为或自然的噪音。特别是深度神经网络的性能受数据量的影响,严重依赖于标注人员的专业能力。针对乳腺超声图像中固有的噪声和不确定性,提出一种基于生成对抗网络(GANs)的半监督学习分类模型。该方法充分利用噪声数据或所谓未标记数据的信息,有可能扩展学习到噪音数据中平滑分布的底层特征。该模型使用高像素的乳腺彩超图像,并使用指数
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深层神经网络模型逐渐被应用于乳腺超声等医学图像的分类。但乳腺彩超图像标签通常存在人为或自然的噪音。特别是深度神经网络的性能受数据量的影响,严重依赖于标注人员的专业能力。针对乳腺超声图像中固有的噪声和不确定性,提出一种基于生成对抗网络(GANs)的半监督学习分类模型。该方法充分利用噪声数据或所谓未标记数据的信息,有可能扩展学习到噪音数据中平滑分布的底层特征。该模型使用高像素的乳腺彩超图像,并使用指数移动平均(EMA)正则化来保证在线模型的稳定性,且能在以从非常小的训练数据集下获得良好的结果。
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