不断改进医疗技术,提升医生的诊断效率始终是国家医学发展的核心任务。在我国,乳腺癌疾病作为三大癌症之一,危害极为严重。随Pathologic grade着现代科技信息化的发展,机器学习算法在医学领域的应用已成为研究的热门方向和www.selleck.cn/products/s-gsk1349572大势所趋。辅助诊断技术的出现,不仅为患者信息的核对统计带来便利,同时能提升医生给病人诊断的效率和准确率,减少诊断时间,使患者快D-Lin-MC3-DMA半抑制浓度速得到有效的治疗,进而降低病症恶化和癌变的可能性。乳腺癌诊断属于数据分类问题,目前针对乳腺癌疾病诊断的研究大多基于机器学习算法,对于平衡数据的分类效果良好,但由于乳腺癌疾病中数据普遍存在不平衡现象,现有方法的分类结果往往偏向于多数类,效果并不理想。基于此,本文提出通过数据增强并引入监督对比学习缓解乳腺癌检测任务中数据不平衡现象。基于监督对比学习的乳腺癌检测算法,主要将监督对比学习嵌入多层感知机中以引导模型充分学习数据特征。首先通过监督对比学习中的数据增强手段使原始的正负样本不平衡现象趋向于平衡,其次将数据增强后的样本经过多层感知机进行分类处理工作,最后将监督对比损失函数和交叉熵损失函数结合组成整体损失,从而优化模型参数。基于公开的乳腺癌数据集验证算法性能的实验结果表明,基于监督对比学习的多层感知机具有处理不平衡数据的能力,一定程度上能提高不平衡数据的分类准确率和效率。最后,将基于乳腺癌疾病数据构建的乳腺癌疾病诊断模型应用于乳腺癌疾病医疗辅助平台中,实现了一个便捷、高效、准确的乳腺癌疾病医疗辅助系统。