[发明专利]一种基于迁移学习的COVID-19患者的分级诊断系统在审
| 申请号： | 202110043055.0 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112700867A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 赵宏;刘璟;应豪超;陈婷婷;吴健;裘云庆 | 申请（专利权）人： | 浙江大学医学院附属第一医院 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H30/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 310003*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的COVID‑19患者的分级诊断系统，包括：包含数据集构造模块、标签处理模块、数据集标准化模块、数据集扩充模块、分级诊断模块、模型一级训练模块和模型二级训练模块；其中，分级诊断模块的分类网络采用三维卷积神经网络，模型一级训练模块和模型二级训练模块分别对分类网络进行第一次训练和第二次训练，并将第一次训练得到的模型迁移到第二次训练中，最终得到训练好的模型用于预测患者CT影像属于疑似、轻症和重症的概率。本发明的系统，在有限样本量的情况下大大提高了分类准确度，有助于辅助医生对患者病情诊断，对偏远地区以及基层地区的医生具有重大的指导借鉴意义，为自动化、高准确率的COVID‑19患者诊断提供了基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 covid 19 患者 分级 诊断 系统 | ||
【主权项】：
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