一种基于卷积神经网络的院前肺气肿诊断装置

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的院前肺气肿诊断装置，该装置通过获取模块获取肺气肿患者及正常人群声纹图像的原始数据，通过预处理模块对原始数据进行预处理，分离出声纹数据图像，以将原始数据划分为训练集、验证集、测试集，通过构建模块构建卷积神经网络模型，初始化各参数，将训练集输入到模型进行训练，在第一轮训练结束后，将验证集作为输入，运行模型并观察结果，重复多次直到观察到代价函数收敛，得到当前参数最优的神经网络模型，通过输出模块将测试集中的声纹图像输入到训练好的最优神经网络模型，得到声纹图像是否来源于肺气肿患者的分类结果，评估模型的准确度，当模型准确度达到阈值后，将所得的模型用于肺气肿诊断。