[发明专利]一种基于深度学习的耳内镜图像神经网络模型构建方法及智能分类处理方法在审
| 申请号： | 201910930100.7 | 申请日： | 2019-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110796249A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 蔡跃新;余晋刚;李远清;郑亿庆;刘楚 | 申请（专利权）人： | 中山大学孙逸仙纪念医院;华南理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G16H40/20;G16H50/20;G06K9/62;A61B1/227;A61B1/04;A61B1/00 |
| 代理公司： | 44104 广州知友专利商标代理有限公司 | 代理人： | 高文龙 |
| 地址： | 510120 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的耳内镜图像神经网络模型构建方法及智能分类处理方法，该模型构建方法包括步骤A：从医院病例数据库中选取耳内镜图像构建耳内镜数据集，将数据集划分为测试集以及训练集；步骤B：加载预训练的神经网络模型，在所得到的训练集上微调预训练的神经网络模型，获得训练得到的神经网络模型；步骤C：在测试集上验证步骤B训练得到的神经网络模型的性能，筛选出最优神经网络模型。本发明同时公开了一种基于深度学习的耳内镜图像智能分类处理方法，该智能分类处理方法还包括步骤D：通过步骤C获得的最优神经网络模型，对新增的耳内镜图像进行智能分类，输出分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 耳内镜 智能分类 测试集 数据集 训练集 图像 病例数据库 分类结果 模型构建 图像构建 构建 加载 微调 筛选 验证 输出 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的耳内镜图像神经网络模型构建方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：/n步骤A：从医院病例数据库中选取耳内镜图像构建耳内镜数据集，将数据集划分为测试集以及训练集；/n步骤B：加载预训练的神经网络模型，在所得到的训练集上微调预训练的神经网络模型，获得训练得到的神经网络模型；/n步骤C：在测试集上验证步骤B训练得到的神经网络模型的性能，筛选出最优神经网络模型。/n
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