[发明专利]基于注意力机制的脑梗死医学影像分类模型的训练方法有效
| 申请号： | 202010898527.6 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN112102266B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 徐枫;喻琳颖;娄昕;郭雨晨;杨东;吕晋浩;雍俊海;戴琼海 | 申请（专利权）人： | 清华大学;中国人民解放军总医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张大威 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于注意力机制的脑梗死医学影像分类模型的训练方法，包括：获取训练样本集，训练样本集中包括多个已标注的脑部医学影像三维序列图；将训练样本集输入至预设的卷积神经网络模型中，并从卷积神经网络模型获取与脑部医学影像三维序列图对应的特征图，卷积神经网络模型中包括注意力模块，注意力模块用于对脑部医学影像三维序列图所包含的特征信息进行筛选；将特征图输入至卷积神经网络模型的分类器中进行训练，基于焦点损失函数更新卷积神经网络模型的参数，当更新参数后的卷积神经网络模型收敛时，确定卷积神经网络模型训练完成，输出卷积神经网络模型。本发明能够使得训练得到的分类模型具有更好的分类表现，提高分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 脑梗死 医学影像 分类 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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