一种基于快速权重机制的深度学习医疗诊断系统
授权
摘要

本发明涉及一种基于快速权重机制的深度学习医疗诊断系统,属于深度学习及大数据处理技术领域。包括数据预处理模块、参数设定模块、训练数据生成模块、加载及迭代模块、联合网络模型定义模块、前向模块以及联合模型训练模块;联合网络模型定义模块主要包括先验单元、编码单元、特征提取单元、生成单元、GRU单元、快速权重机制单元和判决单元;快速权重机制单元的工作过程为:1)生成快速权重机制输入、隐藏层向量以及进行层规范化操作;联合模型训练模块的工作过程主要包括:采用Adam优化、计算交叉熵、分别将当前训练及测试数据送入前向模块中进行训练并计算准确度。所提诊断系统显著提高了决策准确率。

基本信息
专利标题 :
一种基于快速权重机制的深度学习医疗诊断系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN109119159A
申请号 :
CN201810948263.3
公开(公告)日 :
2019-01-01
申请日 :
2018-08-20
授权号 :
CN109119159B
授权日 :
2022-04-15
发明人 :
卢继华田世宁吴函天冯立辉
申请人 :
北京理工大学
申请人地址 :
北京市海淀区中关村南大街5号
代理机构 :
北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
唐华
优先权 :
CN201810948263.3
主分类号 :
G16H50/20
IPC分类号 :
G16H50/20  G16H50/70  G06N3/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学,即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H50/00
专门适用于医疗诊断,医学模拟或医疗数据挖掘的ICT;专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病
G16H50/20
用于计算机辅助诊断,例如医疗专家系统
法律状态
2022-04-15 :
授权
2019-01-25 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16H 50/20
申请日 : 20180820
2019-01-01 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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