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申请/专利权人：常熟市第一人民医院
摘要：本发明公开了一种面向脑梗阻病灶图像的半监督聚类方法，包括构建目标函数，并输入图像样本，所述图像样本包括无标签样本和有标签样本；预设迭代次数和停止条件，并输入样本已知隶属度矩阵；随机初始化聚类中心，计算初始隶属度矩阵；迭代计算聚类中心和隶属度矩阵，并判断是否达到预设迭代次数和满足停止条件：若是，则输出聚类中心和隶属度矩阵；若否，则更新迭代次数，并重新计算新的聚类中心和新的隶属度矩阵，能够有效解决类不平衡问题，通过调整不同类别的权重，使算法能够更加公平地处理不同大小的类；隶属度融合机制则增强了算法对数据点分类的灵敏度，提高了分类的准确性；二者结合，使得算法在医学图像分割领域具有显著的优势。
主权项：1.一种面向脑梗阻病灶图像的半监督聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：构建目标函数，并输入图像样本，所述图像样本包括无标签样本和有标签样本；所述目标函数具体为： 其中，为无标签样本数据损失，涉及无标签样本数据，σi是类间平衡因子，m是模糊系数，m∈1,100]；为有标签样本数据损失，涉及有标签样本数据，η是监督率，η∈[0,1，α是规模比例因子，bj是代表j处是否有标签的一个布尔值，fij是监督信息，C是聚类的类别数，N是样本总数，uij是隶属度，dij是第j个样本与第i个类的质心的距离；预设迭代次数和停止条件，并输入样本已知隶属度矩阵；随机初始化聚类中心，计算初始隶属度矩阵；聚类中心迭代计算公式为： 隶属度矩阵迭代公式为： 迭代计算聚类中心和隶属度矩阵，并判断是否达到预设迭代次数和满足停止条件：若是，则输出聚类中心和隶属度矩阵；若否，则更新迭代次数，并重新计算新的聚类中心和新的隶属度矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常熟市第一人民医院 一种面向脑梗阻病灶图像的半监督聚类方法
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