[发明专利]一种无症状性冠脉疾病的预测模型训练方法、装置及系统

权利要求书

1.一种无症状性冠脉疾病的预测模型训练方法，其特征在于，所述预测模型训练方法包括：

获取训练数据组，并对所述训练数据组进行预处理，从而获得第一训练数据组；所述第一训练数据组包括第一训练集、第一验证集以及第一测试集；

根据预设的ResNet-50架构以及预设的Squeeze-and-Excitation模块，构建预测模型；

根据所述第一训练集、所述第一验证集、所述第一测试集以及所述预测模型，训练评估以获得第一预测模型。

2.根据权利要求1所述的无症状性冠脉疾病的预测模型训练方法，其特征在于，获取训练数据组，并对所述训练数据组进行预处理，从而获得第一训练数据组，具体包括：

收集预设的数量的训练数据组；所述训练数据组包括心电图以及血管造影图像；

根据预设的冠脉狭窄判断标准，对所述血管造影图像进行判断和标记以获得第一血管造影图像，对所述心电图进行缩减处理以获得第一心电图，并将第一血管造影图像以及第一心电图作为第一训练数据组；

根据预设的划分比例，将所述第一训练数据组划分为第一训练集、第一验证集以及第一测试集。

3.根据权利要求2所述的无症状性冠脉疾病的预测模型训练方法，其特征在于，根据预设的ResNet-50架构以及预设的Squeeze-and-Excitation模块，构建预测模型，具体包括：将预设的Squeeze-and-Excitation模块嵌入预设的ResNet-50架构中，从而获得预测模型。

4.根据权利要求3所述的无症状性冠脉疾病的预测模型训练方法，其特征在于，根据所述第一训练集、所述第一验证集、所述第一测试集以及所述预测模型，训练评估以获得第一预测模型，具体包括：

通过所述第一训练集以及所述第一验证集对所述预测模型进行训练，从而获得训练预测模型；

通过所述第一测试集对所述训练预测模型进行评估测试，并根据评估结果输出第一预测模型。

5.一种无症状性冠脉疾病的预测模型训练装置，其特征在于，所述预测模型训练装置还包括数据处理单元、模型构建单元以及训练输出单元，其中，

所述数据处理单元用于获取训练数据组，并对所述训练数据组进行预处理，从而获得第一训练数据组；所述第一训练数据组包括第一训练集、第一验证集以及第一测试集；

所述模型构建单元用于根据预设的ResNet-50架构以及预设的Squeeze-and-Excitation模块，构建预测模型；

所述训练输出单元用于根据所述第一训练集、所述第一验证集、所述第一测试集以及所述预测模型，训练评估以获得第一预测模型。

6.根据权利要求5所述的无症状性冠脉疾病的预测模型训练装置，其特征在于，所述预测模型训练装置还包括疾病预测单元，所述疾病预测单元用于：

接收用户输入的待预测数据组；所述待预测数据组包括待预测心电图以及待预测血管造影图像；

根据所述第一预测模型，对所述待预测心电图以及待预测血管造影图像进行识别预测，从而输出预测结果。

7.根据权利要求6所述的无症状性冠脉疾病的预测模型训练装置，其特征在于，所述预测模型训练装置还包括用户交互单元，所述用户交互单元用于将所述预测结果发送给所述用户。

8.根据权利要求7所述的无症状性冠脉疾病的预测模型训练装置，其特征在于，所述预测模型训练装置还包括模型修正单元，所述模型修正单元用于：

接收所述用户根据所述预测结果发送的预测反馈信息；所述预测反馈信息包括预测准确性以及真实结果；

当预测不准确时，将所述真实结果、所述待预测心电图以及所述待预测血管造影图像存储入第一训练数据组中，并根据所述第一训练数据组，对所述第一预测模型进行更新训练。