[发明专利]分类模型、网络模型的训练方法及装置、识别方法及装置有效
| 申请号： | 202010223799.6 | 申请日： | 2020-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN111445456B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 陈伟导;吴双;宋晓媛;于荣震;李萌;王丹;赵朝炜;夏晨;张荣国;李新阳;王少康;陈宽 | 申请（专利权）人： | 推想医疗科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/155;G06T7/187;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06N20/10;G06T5/30 |
| 代理公司： | 北京布瑞知识产权代理有限公司 11505 | 代理人： | 孟潭 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种分类模型、网络模型的训练方法及装置、识别方法及装置。该网络模型的训练方法包括：根据包含脑部的血肿区域的样本图像，通过分类模型，确定所述血肿区域的征象类别的第一分类结果；根据所述第一分类结果和所述包含脑部的血肿区域的样本图像，训练预设网络模型，以生成所述网络模型，所述网络模型用于识别所述血肿区域的易扩张性。利用本申请实施例提供的网络模型的训练方法训练生成的网络模型，能够减少识别血肿是否易扩大所花费的时间，同时提高识别血肿是否易扩大的准确率和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 模型 网络 训练 方法 装置 识别 | ||
【主权项】：
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