[发明专利]一种基于多任务学习的多疾病联合测定方法有效
| 申请号： | 201810994301.9 | 申请日： | 2018-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN109190699B | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 秦伟;许娜;刘鹏;隗英;范莹莹 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/77;G06T7/00 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于疾病检测与深度学习技术领域，公开了一种基于多任务学习的多疾病联合测定方法，输入为多种病人的MRI图像，先提取这些病人MRI图像的特征；使用主成分分析法等方法降维处理来得到最能代表这些特征的若干特征。最后，将特征和与其对应的标签填入多任务学习算法，得到对应于每种疾病的决策函数，诊断通过决策函数确定；当新的病例的MRI图像送来之后，对其进行特征提取，使用特征与每种疾病的决策函数进行医学诊断，判断病人是何种疾病。本发明可以使多种疾病联合诊断，更贴近于现实诊断，对诊断的准确性有所提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 疾病 联合 测定 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多任务学习的多疾病联合测定方法，其特征在于，所述基于多任务学习的多疾病联合测定方法先使用多任务对多种疾病进行联合学习，得到的每种疾病的决策函数，实现多种疾病的联合检测；训练完成后，输入新来病人的MRI图像，提取特征，降维处理，再将病人的特征带入决策函数，通过每种疾病的决策函数确认病人所患何种疾病。
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