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发明

一种基于深度学习的微波乳腺肿瘤分类方法

2023-04-27 13:32:50 发布于四川 0
  • 申请专利号：CN202110994029.6
  • 公开（公告）日：2025-02-21
  • 公开（公告）号：CN114171183A
  • 申请人：太原理工大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的微波乳腺肿瘤分类方法，通过构建域对抗神经网络，用来解决乳腺肿瘤定位，重新指定为软分类问题，而且重新定义了损失函数。和实值多层感知机进行对比，域对抗神经网络仅用250个目标域的数据使神经网络适应了一个数据分布显著不同的新域，并在实验室实验中对未知数据取得了合理的结果。

专利内容

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114171183 A (43)申请公布日 2022.03.11 (21)申请号 202110994029.6 G06V 10/774 (2022.01) G06V 10/82 (2022.01) (22)申请日 2021.08.27 G06V 10/764 (2022.01) (71)申请人 太原理工大学 地址 030024 山西省太原市迎泽西大街79 号 (72)发明人 张朝霞　鲁雅　海泽瑞　王锟锟　 周晓玲　王倩　 (74)专利代理机构 太原晋科知识产权代理事务 所(特殊普通合伙) 14110 代理人 王军 (51)Int.Cl. G16H 50/20 (2018.01) G06N 3/08 (2006.01) G06N 3/04 (2006.01) G06K 9/62 (2022.01) 权利要求书1页 说明书7页 附图1页 (54)发明名称 一种基于深度学习的微波乳腺肿瘤分类方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度学习的微波乳 腺肿瘤分类方法，通过构建域对抗神经网络，用 来解决乳腺肿瘤定位，重新指定为软分类问题， 而且重新定义了损失函数。和实值多层

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