公开(公告)号：CN118609794B

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202410681805.0

申请日：2024-05-29

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 丁大伟 ,  高宇 ,  叶尔妮 ,  安翠娟 ,  任莹莹 ,  万子烁

IPC: G16H50/20 ,  G16H30/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供一种皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法及装置，涉及医学图像分析技术领域。所述皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法包括：获取皮肤镜图像数据集以及特征集；通过训练好的分类头，获得预诊断分数集；采用无监督聚类算法计算预诊断分数的不可信区间；根据预诊断分数的不可信区间，获得不可信预诊断分数集以及可信预诊断分数集；根据训练好的门控机制补偿模型，获得补偿后的预诊断分数集；采用最优传输算法对补偿后的预诊断分数集进行映射处理，获得诊断概率；根据诊断概率，获得皮肤黑色素瘤的预测结果。采用本发明，可提高深度学习诊断模型的公平性以及准确性。

公开(公告)号：CN118609794A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410681805.0

申请日：2024-05-29

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 丁大伟 ,  高宇 ,  叶尔妮 ,  安翠娟 ,  任莹莹 ,  万子烁

IPC: G16H50/20 ,  G16H30/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供一种公平准确的皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法及装置，涉及医学图像分析技术领域。所述公平准确的皮肤黑色素瘤智能辅助诊断方法包括：获取皮肤镜图像数据集以及特征集；通过训练好的分类头，获得预诊断分数集；采用无监督聚类算法计算预诊断分数的不可信区间；根据预诊断分数的不可信区间，获得不可信预诊断分数集以及可信预诊断分数集；根据训练好的门控机制补偿模型，获得补偿后的预诊断分数集；采用最优传输算法对补偿后的预诊断分数集进行映射处理，获得诊断概率；根据诊断概率，获得皮肤黑色素瘤的公平准确预测结果。采用本发明，可提高深度学习诊断模型的公平性以及准确性。