一种针对甲状腺结节的自适应分类方法及装置
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种针对甲状腺结节的自适应分类方法及装置。本发明一实施方式包括：将甲状腺结节对应的目标视频数据作为训练样本；目标视频数据均标注有征象特征标签；目标视频数据包括不同分类标准给出的TIRADS等级的数据组；并对训练样本的征象特征分类进行监督训练，得到征象分类结果和第一损失函数；之后，基于训练样本和征象分类结果，对不同数据对应的TIRADS等级的分类进行监督训练，得到第二损失函数；最后，基于第一损失函数和第二损失函数，对模型进行优化，生成结节分类模型。由此，对训练样本中征象特征分类，以及不同数据对应的TIRADS等级进行有监督的分类训练，提升了模型预测结果的准确率以及模型的泛化能力。
基本信息
专利标题 ：
一种针对甲状腺结节的自适应分类方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114529760A
申请号 ：
CN202210088319.9
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-01-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李小星马璐丁佳吕晨翀
申请人 ：
北京医准智能科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区知春路7号致真大厦A座12层1202-1203号
代理机构 ：
北京乐知新创知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
陈婷婷
优先权 ：
CN202210088319.9
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/80 G06K9/62
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20220125
申请日 : 20220125
2022-05-24 ：
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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