新冠肺炎的集成学习定级方法、电子设备及存储介质

摘要

本发明公开了新冠肺炎的集成学习定级方法，包括如下步骤：获取若干患者的CT数据并对CT数据预处理，以生成设定格式的肺窗数据；构建基于有序回归残差网络的集成学习框架；将肺窗数据输入至集成学习框架中训练，以输出一训练模型；输入新的CT数据至训练模型中，以输出所述CT数据对应的肺炎病症定级结果。本发明搭建的集成学习框架采用有序回归正则，结合新冠肺炎定级数据间的有序结构，可以学习数据间的有序结构，提高模型性能，防止模型预测出现大偏差，使数据结果输出更准确。