[发明专利]阈值判定模型确定方法、装置、医疗检测设备及存储介质在审
| 申请号： | 201811458809.3 | 申请日： | 2018-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN109599178A | 公开（公告）日： | 2019-04-09 |
| 发明（设计）人： | 杨承其 | 申请（专利权）人： | 苏州麦迪斯顿医疗科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/30;G16H10/60 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 215026 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种阈值判定模型确定方法、装置、医疗检测设备及存储介质。该方法包括：使用阈值训练样本对对预先构建的神经网络模型进行训练；其中，所述阈值训练样本对包括基于患者病历所提取的阈值参考数据和与所述阈值参考数据对应的阈值结果数据；所述阈值结果数据包括阈值上限和/或阈值下限；将训练完成的神经网络模型作为所述阈值判定模型，以根据所述阈值判定模型确定不同患者的预警阈值。采用上述方案进行阈值判定模型的训练，使得通过引入阈值判定模型对不同患者的预警模型进行自动调整，无需在医疗检测设备使用时进行阈值设定和校对，提高了用户的使用体验。 | ||
| 搜索关键词： | 阈值判定 医疗检测设备 模型确定 神经网络模型 参考数据 存储介质 结果数据 阈值训练 样本 患者病历 预警模型 阈值上限 阈值设定 阈值下限 构建 校对 预警 引入 | ||
【主权项】：
1.一种阈值判定模型确定方法，其特征在于，包括：使用阈值训练样本对对预先构建的神经网络模型进行训练；其中，所述阈值训练样本对包括基于患者病历所提取的阈值参考数据和与所述阈值参考数据对应的阈值结果数据；所述阈值结果数据包括阈值上限和/或阈值下限；将训练完成的神经网络模型作为所述阈值判定模型，以根据所述阈值判定模型确定不同患者的预警阈值。
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