融合深度主动学习的医学图像半自动标注系统

摘要：

目前深度学习在医学图像分析领域取得的良好表现大多取决于高质量带标注的数据集,但是医学图像由于其专业性和复杂性,数据集的标注工作往往需要耗费巨大的成本.本文针对这一问题设计了一种基于深度主动学习的半自动标注系统,该系统通过主动学习算法减少训练深度学习标注模型所需的标注样本数量,训练完成后的标注模型可以用于剩余数据集的标注工作.系统基于Web应用构建,无需安装且能跨平台访问,便于用户完成标注工作.

关键词：医学图像、数据集、深度学习、主动学习、半自动标注、Web应用

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41;TP181;G633.8

资助基金：科技创新新一代人工智能重大项目;上海市科学技术委员会科技创新行动计划;上海市科学技术委员会科技创新行动计划;上海市科学技术委员会科技创新行动计划

在线出版日期：2023-02-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：75-82