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分类深度神经网络模型的训练方法、遗传病检测方法

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摘要

本发明公开一种分类深度神经网络模型的训练方法及装置、遗传病检测方法及装置。训练方法包括：构建遗传病数据集；其中遗传病数据集包括遗传病人脸数据集和分类标签；将遗传病数据集中的训练集输入至分类深度神经网络的预训练模型以得到分类向量，并基于分类向量和分类标签确定分类损失代价函数值；基于分类损失代价函数值和训练参数对分类深度神经网络的预训练模型进行训练，直至分类损失代价函数值小于预设阈值时停止训练，以得到训练好的分类深度神经网络模型。本技术方案可以自动对患者的照片或视频进行检测，辅助医生进行遗传病的判断，有利于节省大量的人力物力，同时可以缓解医疗资源的紧张和不平衡等问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111341459A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心;

    申请/专利号CN202010127217.4

  • 发明设计人 李辛;王秀敏;马利庄;王剑;院旺;谭鑫;

    申请日2020-02-28

  • 分类号G16H50/70(20180101);G06K9/62(20060101);G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31331 上海韧辰专利代理有限公司;

  • 代理人刘秋兰

  • 地址 200127 上海市浦东新区东方路1678号

  • 入库时间 2023-12-17 10:03:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16H50/70 申请日:20200228

    实质审查的生效

  • 2020-06-26

    公开

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