基于Mixup训练及多模型决策融合的腰椎间盘突出诊断OA
Diagnosis of Lumbar Disc Herniation Based on Mixup Training and Decision Fusion of Multiple Models
医疗多中心数据集的分布是存在差异的,由单一中心数据集训练的模型泛化性往往不佳,导致训练好的模型在应用时受到很大的限制.Mixup训练方法能够有效提升模型泛化性,基于Dempster-Shafer证据理论(Dempster-Shafer Evidence Theory,DST)的模型融合方法能够有效融合多个模型的最佳决策.因此,针对单一中心训练的医疗模型泛化性较差的问题,通过Mixup训练增强模型的泛化性能,并采用多模型决策融合的方式获得最佳决策结…查看全部>>
The distribution of multi-center medical datasets is different,and the generalization of the model trained by single-center datasets is often poor,resulting in great limitations in application.Mixup training can effectively improve the generalization of the model,and the model fusion method based on Dempster-Shafer evidence theory(DST)can effectively fuse the best decision of multiple mod-els.Therefore,we propose an effective model for the diagnosis of lumba…查看全部>>
李英;陈健;苏志海;海金金;闫镔
信息工程大学,河南 郑州 450001信息工程大学,河南 郑州 450001中山大学附属第五医院脊柱外科,广东 珠海 519000信息工程大学,河南 郑州 450001信息工程大学,河南 郑州 450001
计算机与自动化
腰椎核磁影像腰椎间盘突出诊断Mixup多模型决策融合
lumbar magnetic resonance imaginglumbar disc herniationMixupmulti-model fu-sion decision
《信息工程大学学报》 2024 (3)
265-271,7
评论