[发明专利]一种多任务舌象自动分析方法有效
| 申请号： | 201910397988.2 | 申请日： | 2019-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN110189305B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 严壮志;沈婷;蒋皆恢;胡俊炜;张瑶雯 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/0895;A61B5/00 |
| 代理公司： | 上海宛林专利代理事务所(普通合伙) 31361 | 代理人： | 张明 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多任务舌象自动分析方法，包括以下步骤：采集舌象图片，将所有的图像根据标签的有无分成强标签集和无标签集；使用所述强标签集训练两种不同架构的多任务深度神经网络；使用所述无标签数据交替优化两种所述不同架构的多任务深度神经网络；将舌象图片输入到两个训练好的所述多任务深度神经网络，分析得到的两个输出结果的平均即为最后的舌象多任务分析结果。本发明公开的一种多任务舌象自动分析方法，是针对目前基于人工智能的舌诊分析技术所存在的局限性以及缺陷，我们试图采用半监督的学习方法，在拥有少量有标签舌象数据的情况下，利用其它的无标签数据，学习舌象的特征，提高模型的分类精度以及泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 任务 自动 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种多任务舌象自动分析方法，其特征在于，包括以下步骤：采集舌象图片，将所有的图像根据标签的有无分成强标签集和无标签集；使用所述强标签集训练两种不同架构的多任务深度神经网络；使用所述无标签数据交替优化两种所述不同架构的多任务深度神经网络；将舌象图片输入到两个训练好的所述多任务深度神经网络，分析得到的两个输出结果的平均即为最后的舌象多任务分析结果。
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