[发明专利]基于多信息样本类自适应分类网络的COVID-19识别方法在审
| 申请号： | 202111510584.3 | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN114360736A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 刘世焯;吴义熔 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G16H50/80 | 分类号： | G16H50/80;G06T7/00;G06T5/40;G06V10/25;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G16H10/60;G06F40/289;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 成钢 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于多信息样本类自适应分类网络的COVID‑19识别方法，包括：收集不同数据源的不同类别的人体胸部X光影像以及对应的个人经历数据，分类后制作成原始数据集；对原始数据集进行数据清洗，对其中的X光影像进行特征增强后，提取肺部区域；整理肺部区域数据集和个人经历数据形成目标数据集；利用目标数据集对多信息样本类自适应分类网络进行训练；将待识别的人体胸部X光影像和对应的个人经历数据输入训练好的多信息样本类自适应分类网络，得到COVID‑19的识别结果。本发明的识别方法从多种信息中提取特征，根据提取的特征识别出COVID‑19，提高了识别的准确率；采用样本类自适应分类，缓解了样本数较少情况下类别不均衡对训练的不利影响。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 信息 样本 自适应 分类 网络 covid 19 识别 方法 | ||
【主权项】：
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