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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开的属于医学图像分类技术领域，具体为基于广义Nesterov迭代快速梯度符号法与伪标签一致性正则化的单阳性多标签胸部X光图像分类方法，包括具体步骤如下：将单阳性多标签胸部X光图像输入到子模型g'中使用广义Nesterov迭代快速梯度符号法利用累计梯度与优化后的扰动步长以生成对抗性样本作为强增强图像；将单阳性多标签胸部X光图像经过随机水平翻转预处理作为弱增强图像并输入到主模型g，其中在骨干网络中获取图像的高级特征，然后使用分类头根据这些特征得到弱增强图像的模型预测，本发明通过利用弱增强图像生成的伪标签监督同一图像的强增强版本，有利于减少假阴性标签问题带来的影响，增强模型的泛化性能。
主权项：1.基于广义Nesterov迭代快速梯度符号法与伪标签一致性正则化的单阳性多标签胸部X光图像分类方法，其特征在于，包括具体步骤如下：S1：将单阳性多标签胸部X光图像输入到子模型g'中使用广义Nesterov迭代快速梯度符号法利用累计梯度与优化后的扰动步长以生成对抗性样本作为强增强图像；S2：将单阳性多标签胸部X光图像经过随机水平翻转预处理作为弱增强图像并输入到主模型g，其中在骨干网络中获取图像的高级特征，然后使用分类头根据这些特征得到弱增强图像的模型预测；S3：结合超参数伪标签阈值对弱增强图像的模型预测进行筛选，选择模型预测自信度高的标签作为该图像的伪标签；S4：将所得到的伪标签与强增强图像的模型预测进行一致性正则化的计算，通过最小化伪标签与强增强图像预测的误差来训练主网络，使用该训练后的主网络实现单阳性多标签胸部X光图像的准确分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 基于广义Nesterov迭代快速梯度符号法与伪标签一致性正则化的单阳性多标签胸部X光图像分类方法
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