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一种儿童肺炎辅助诊断模型及其训练方法

摘要

本发明提供一种儿童肺炎辅助诊断模型及其训练方法,训练方法:获取儿童肺炎患者的医学图像及对应的医学诊断语句,所述医学图像作为训练图像集合,所述医学诊断语句则作为训练语句;通过CNN神经网络对所述图像训练集数据提取图像深度特征向量,得到深度特征图集,通过word2vec模型对所述训练语句进行词向量训练,得到深度特征向量词集;对所述深度特征图集和所述深度特征向量词集进行特征融合,后通过LSTM神经网络进行训练,即能获得训练好的儿童肺炎辅助诊断模型。本发明通过对现有儿童肺炎患者的医学图像及对应的医学诊断语句进行训练,让训练所得的模型作为医生学习诊断的工具或为医生的临床诊断提供有效的参考意见。

著录项

  • 公开/公告号CN113241184B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.07.29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华侨大学;

    申请/专利号CN202110705093.8

  • 发明设计人 郑力新;王浩楠;严潭;苏秋玲;

    申请日2021.06.24

  • 分类号G16H50/50;G16H30/20;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/24;G06V10/40;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;

  • 代理机构泉州市文华专利代理有限公司;

  • 代理人陈雪莹

  • 地址 362000 福建省泉州市城华北路269号华侨大学

  • 入库时间 2022-09-26 23:16:40

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