[发明专利]一种胸片疾病多分类网络的多标签局部至全局学习方法有效
| 申请号： | 202110685083.2 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113327666B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 程远志;史操;王烨楠;许灿辉;葛全序;刘健;袁永锋;王进科 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学;威海市立医院 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G16H30/40;G16H50/50;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛汇智海纳知识产权代理有限公司 37335 | 代理人： | 王丹丹 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种胸片疾病多分类网络的多标签局部至全局学习方法，包括以下步骤：首先，对胸片样本进行向量化建模，获取胸片样本的多标签局部至全局表征；然后为胸片疾病多分类网络选型；对胸片数据集预处理；训练胸片疾病多分类网络，实施多标签局部到全局学习算法；然后对深度神经网络训练参数进行优化；最终，针对训练后的深度神经网络，进行胸片疾病分类及性能分析。本发明提出的多标签局部到全局学习算法，用以指导深度神经网络训练过程；同时提出多标签条件熵，用以衡量网络训练过程中的稳定性；最后给出三种优化策略指导网络学习优化过程，其网络结构简单，鲁棒性高，能够得到更好的分类效果，具有较高的实用及推广价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 胸片 疾病 分类 网络 标签 局部 全局 学习方法 | ||
【主权项】：
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