[发明专利]一种基于深度学习和集成分类的智能辅助诊断方法有效
| 申请号： | 201911353290.7 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111192680B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 樊昭磊;吴军;杨万春;张伯政;孙钊 | 申请（专利权）人： | 山东众阳健康科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/70;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/295;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 李桂存 |
| 地址： | 250001 山东省济南市市辖区*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习和集成分类的智能辅助诊断方法。通过命名实体识别和关系抽取，准确提取出了主诉和现病史中的实体和属性，去除了无效信息。在标签主题模型中，加入了特征词的位置权重，提高了关键位置特征词的占比。在多层感知机模型的损失函数中加入了调整参数，解决样本分布不均匀造成的问题。针对相同样本，不同的分类方法得到的分类边界不同，故采用堆叠集成方法将标签主题模型和多层感知机模型进行了集成，提升了疾病的预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 集成 分类 智能 辅助 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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