[01897797]一种儿童肺炎辅助诊断模型及其训练方法
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所属行业：
网络
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN202110705093.8
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技术详细介绍
本发明提供一种儿童肺炎辅助诊断模型及其训练方法，训练方法：获取儿童肺炎患者的医学图像及对应的医学诊断语句，所述医学图像作为训练图像集合，所述医学诊断语句则作为训练语句；通过CNN神经网络对所述图像训练集数据提取图像深度特征向量，得到深度特征图集，通过word2vec模型对所述训练语句进行词向量训练，得到深度特征向量词集；对所述深度特征图集和所述深度特征向量词集进行特征融合，后通过LSTM神经网络进行训练，即能获得训练好的儿童肺炎辅助诊断模型。本发明通过对现有儿童肺炎患者的医学图像及对应的医学诊断语句进行训练，让训练所得的模型作为医生学习诊断的工具或为医生的临床诊断提供有效的参考意见。
本发明提供一种儿童肺炎辅助诊断模型及其训练方法，训练方法：获取儿童肺炎患者的医学图像及对应的医学诊断语句，所述医学图像作为训练图像集合，所述医学诊断语句则作为训练语句；通过CNN神经网络对所述图像训练集数据提取图像深度特征向量，得到深度特征图集，通过word2vec模型对所述训练语句进行词向量训练，得到深度特征向量词集；对所述深度特征图集和所述深度特征向量词集进行特征融合，后通过LSTM神经网络进行训练，即能获得训练好的儿童肺炎辅助诊断模型。本发明通过对现有儿童肺炎患者的医学图像及对应的医学诊断语句进行训练，让训练所得的模型作为医生学习诊断的工具或为医生的临床诊断提供有效的参考意见。
