抗噪标签，准确率88%
通过结构相似性正则化和流形约束的转移矩阵，在标签噪声下仍能学到稳定判别特征，显著提升颈动脉斑块分类可靠性。
Zhou, Ran · Yongrui, Lv · 王芙蓉 · Nan, Li · Wu, Cong · Wang, Ji · 甘海涛
Expert Systems with Applications 2026
通过流形约束的转移矩阵，在特征空间与预测空间中保持样本关系一致性，有效缓解标签噪声影响。
联合无监督对比学习分支与监督分类分支，通过结构相似性正则化最大化特征空间和预测空间中样本关系的一致性。
在对称和成对标签噪声两种设置下均超越现有最优方法，且绝对准确率提升最高达6.44%。
提供源代码和预训练权重，可直接用于颈动脉超声图像分类。