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申请/专利权人：南京鼓楼医院
摘要：本发明公开了一种医疗图像数据样本的不确定性评估方法及系统，该方法为：采集有标注的医疗图像数据集，训练得到一个深度网络模型，并记录分类样本的建模贡献度；构建一个多层全连接神经网络，评估每个样本的贡献程度，并通过加权正则项优化深度网络模型，形成样本不确定性评价模型；通过样本不确定性评价模型筛选出不确定性低于设定阈值的医疗图像数据样本，用于医疗图像数据建模。该系统用于实现所述的医疗图像数据样本的不确定性评估方法，该系统具体包括模型训练模块、评价模型生成模块和数据建模模块。本发明能够更加精准、自动化地进行医疗图像数据样本筛选，提高了医学图像分析的准确性和高效性。
主权项：1.一种医疗图像数据样本的不确定性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集有标注的医疗图像数据集，训练得到一个深度网络模型，并记录分类样本的建模贡献度；步骤2、构建一个多层全连接神经网络，评估每个样本的贡献程度，并通过加权正则项优化深度网络模型，形成样本不确定性评价模型；步骤3、通过样本不确定性评价模型筛选出不确定性低于设定阈值的医疗图像数据样本，用于医疗图像数据建模。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京鼓楼医院 一种医疗图像数据样本的不确定性评估方法及系统
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