基于监督对比学习的乳腺癌检测算法

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。