[发明专利]一种基于双路卷积神经网络融合的脉象识别方法有效
| 申请号： | 202011353955.7 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112487945B | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 祁利斌 | 申请（专利权）人： | 上海贝业斯健康科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;A61B5/00;A61B5/02;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 林杨 |
| 地址： | 201613 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于双路卷积神经网络融合的脉象识别方法，包括步骤：获取待识别的脉象图；将脉象图输入至基于双路卷积神经网络融合的脉象识别模型中进行脉象识别，得到脉象识别结果；其中，脉象识别模型通过以下步骤预先训练获得：采集训练数据集；搭建脉象识别卷积神经网络框架，脉象识别卷积神经网络框架包括输入层、非线性变换层、线性融合层和输出层；利用采集的训练数据集训练脉象识别卷积神经网络，训练后得到脉象识别模型。本发明利用卷积神经网络通过模拟人类神经元结构逐层进行信息传递的特点，实现特征的自动提取，可以同时提取脉象图全局和局部的深层次高维度图像信息，从而能够大幅度提高脉象识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 融合 脉象 识别 方法 | ||
【主权项】：
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