一种基于人工智能的肺结核分类诊断模型训练方法
基本信息
| 申请号 | CN202111294407.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114023436A | 公开（公告）日 | 2022-02-08 |
| 申请公布号 | CN114023436A | 申请公布日 | 2022-02-08 |
| 分类号 | G16H50/20（2018.01）I;G16H30/40（2018.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 刘二勇;赵雁林;吴博烔;屠德华;王欢 | 申请（专利权）人 | 北京掌引医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京智行阳光知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 黄锦阳 |
| 地址 | 100161北京市丰台区西四环南路19号1号楼417、420室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于人工智能的肺结核分类诊断模型训练方法，具体过程为：S1.收集患者胸片数据；S2、通过医学影像学专家将收集到的胸片数据划分为正位胸片和非正位胸片；S3、将正位胸片和非正位胸片的数据输入到一个残差卷积神经网络中进行训练，当训练收敛或者达到设定的训练轮数即停止训练，得到胸片分类模型；S4、医学影像学专家将步骤S2中判断出的正位胸片进行进一步标注，将肺结核胸片划分为九个分类；S4、将正位胸片和影像学专家标注的九分类标签输入到卷积检测神经网络中进行训练。本发明不仅能够基于DR胸片通过影像学辅助诊断是否为肺结核，还能对肺结核患者的胸片进行进一步区分。 |
