【摘 要】
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基于主动学习框架,对甲状腺结节辅助诊疗模型管理涉及的模型训练和模型融合进行了整合,在模型训练时选择最佳样本进行迭代学习以提升模型准确度,在模型融合时采用基于熵的加
【机 构】
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东华大学计算机科学与技术学院,东华大学资产管理处
【基金项目】
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上海市科技创新行动计划资助项目(15511106900);上海市科技发展基金资助项目(16JC1400802);上海市信息化发展专项基金资助项目(XX-XXFZ-01-14-6349)
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基于主动学习框架,对甲状腺结节辅助诊疗模型管理涉及的模型训练和模型融合进行了整合,在模型训练时选择最佳样本进行迭代学习以提升模型准确度,在模型融合时采用基于熵的加权融合算法解决单一模型预测存在的片面性问题。在真实医疗数据集上,针对甲状腺超声检查报告提取的18个特征和8种分类类别,对比不同数量模型融合后预测的效果。结果表明,融合模型的准确度高于单一模型,且随着迭代次数的增加融合模型更趋于稳定,证实主动学习可以提升模型准确度的有效性。甲状腺结节辅助诊疗模型管理方法能够有效提升模型预测准确度,具有及时为医生诊断
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