[发明专利]基于生成对抗网络的医疗数据扩充方法有效
| 申请号： | 202011090696.3 | 申请日： | 2020-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN112215339B | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 罗森林;李班;潘丽敏 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10;G16H50/70 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种医疗数据扩充方法，尤其是指一种针对医疗中具有复杂分布的表格类型数据扩充方法，属于计算机与信息科学技术领域。该方法包括：首先学习表格数据的边缘概率分布，具体方法是利用累积概率分布函数将表格的每一维数据处理为均匀分布数据并训练一个神经网络拟合累积概率分布函数的逆函数将均匀分布数据映射回目标分布的数据；利用改进的生成对抗网络模型WGAN‑GP学习预处理后均匀分布数据的联合概率分布；最终利用训练好的表示累积概率分布函数逆函数的神经网络将从GAN的生成器采样出的均匀分布数据变换至目标分布的数据，从而生成和训练样本具有相同概率分布的生成样本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 网络 医疗 数据 扩充 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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