[发明专利]一种基于深度神经网络的AD特征参数筛选方法及系统在审
| 申请号： | 202010847474.5 | 申请日： | 2020-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN111914952A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 高飞;王慧泉;孔莉 | 申请（专利权）人： | 山东省医学影像学研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 张梦泽 |
| 地址： | 250021 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的AD特征参数筛选方法及系统。该方法包括：获取AD初始特征参数；将所述初始特征参数作为深度神经网络模型的输入；对所述深度学习神经网络模型进行输入层节点刺激，得到输入层对应刺激的神经元节点值和刺激前后模型输出值的相对变化值；将所述输入层对应刺激的神经元节点值和所述刺激前后模型输出值的相对变化值进行线性拟合；根据拟合结果对所述初始特征参数进行筛选，确定AD特征参数。本发明通过改变输入层参数值并于对应预测结果进行线性拟合得出关于输出的高相关量，相比于现有方法运算量低、无需进行协方差等复杂计算，使得所采用模型对AD特征参数的筛选更加快速、精准。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 ad 特征 参数 筛选 方法 系统 | ||
【主权项】：
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