[发明专利]一种病变识别模型训练方法、装置及存储设备在审
| 申请号： | 201810643600.8 | 申请日： | 2018-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN108986889A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 宋捷;郝晓亮;张文栓;刘科;王秋实;茹锐;周莙焱 | 申请（专利权）人： | 四川希氏异构医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 钱成岑 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种病变识别模型训练方法、装置及存储设备，其中方法包括：获取初始训练集；对所述初始训练集进行增广操作得到增强训练集；利用所述增强训练集训练深度残差网络，通过超参数搜索，得到测试精度最高的训练模型作为病变识别模型。利用所述方法训练得到的病变识别模型精确度高，识别能力强，泛化能力优越，有利于降低医生误诊漏诊率，也有利于降低对医生的业务能力要求。 | ||
| 搜索关键词： | 病变识别 训练集 存储设备 模型训练 参数搜索 训练模型 业务能力 漏诊率 能力强 残差 误诊 医生 测试 网络 | ||
【主权项】：
1.一种病变识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取初始训练集；对所述初始训练集进行增广操作得到增强训练集；利用所述增强训练集训练深度残差网络，通过超参数搜索，得到测试精度最高的训练模型作为病变识别模型。
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