乳腺癌超声影像高置信实体关系的知识图谱构建方法

摘要

本发明提供了一种乳腺癌超声影像高置信实体关系的知识图谱构建方法。首先，利用深度残差网络提取乳腺癌超声影像的实体；然后，利用双聚类算法对样本‑实体矩阵进行挖掘，得到高度关联的若干子矩阵；接着，通过构建并求解包含混淆因子干扰因变量关系的优化函数，得到各实体间的高置信关系集合；最后，以实体为节点、以实体间的高置信关系为邻边，构建得到乳腺癌超声影像的知识图谱。本发明通过从乳腺癌超声影像中挖掘出高置信实体并构建为知识图谱，能够为可解释诊断推理提供基础，可以较好地解决医学数据样例较少而造成预测结果置信度不高的问题，更加适用于医学超声数据的小样本高置信实体关系的挖掘。