[发明专利]一种医疗感应数据流分类模型的构建方法在审
| 申请号： | 202010925639.6 | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112185543A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 孙乐;虞千迪;郭宇焱;瞿治国 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 徐莹 |
| 地址： | 210044 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种医疗感应数据流分类模型的构建方法，包括：采用自监督学习方法训练并获得基于CNN和LSTM结合的医疗感应数据流分类模型，包括：将未标注的数据输入医疗感应数据流分类模型的稀疏自编码器进行训练，使得模型的输入与输出一致；将带有标签的数据输入训练好的稀疏自编码器，输出得对应的分类结果；基于深度可分离卷积方法训练医疗感应数据流分类模型，获得轻量级医疗感应数据流分类模型，将获得的轻量级医疗感应数据流分类模型存储在云服务库中或部署在边缘设备上。本发明通过构建高效的、准确的轻量级模型，可以保证较高的异常诊断准确率，实现高精度疾病分类。在满足了高推理准确率的同时，符合了轻量化的要求，有效得以部署。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 医疗 感应 数据流 分类 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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