基于监督对比学习的乳腺癌检测算法

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【获取途径】超星期刊网
【作者】栗鑫
【刊名】现代信息科技
【作者单位】太原师范学院
【年份】2023
【卷号】第7卷
【期号】第2期
【页码】79-82，86
【ISSN】2096-4706
【关键词】监督对比学习乳腺癌检测多层感知机不平衡数据
【摘要】利用机器学习辅助提高医生诊断效率是常用的方法。用机器学习方法进行乳腺癌检测，常由于乳腺癌数据的不平衡而出现问题。为了解决这一问题，研究在多层感知机的基础上嵌入监督对比学习进行乳腺癌检测，该方式通过数据增广，弥补不平衡数据的影响，同时利用同一类特征距离拉近，反之拉远的性质，增强特征表示效果，提高诊断准确率。实验结果证明，与现有的算法相比在准确率等方面优于其他算法，这证明了该算法的有效性。
【文献类型】期刊