[发明专利]一种基于深度学习的分类器模型的训练方法在审
| 申请号： | 202011534218.7 | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN112541555A | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 谭海宁;沈建雄;戎天华;冯尔维 | 申请（专利权）人： | 中国医学科学院北京协和医院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慧尚知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11743 | 代理人： | 郑德龙;鲍晓芳 |
| 地址： | 100070 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的分类器模型的训练方法，包括：从第一数据集中的原始医学图像中获取感兴趣区域图像以形成第二数据集；对第二数据集的图像进行常规增强后得到初步扩充图像以形成第三数据集；利用生成式对抗网络模型的生成器生成对应感兴趣区域图像的进一步扩充图像以形成第四数据集；利用第二数据集的一部分图像训练分类器模型；分别利用第二数据集的另一部分图像、第三数据集、第四数据集验证模型的分类准确率并得到近似相等的准确率值q1、q2、q3；利用第二、第三及第四数据集重新训练分类器模型并得出准确率值q4，q4分别大于q1、q2或q3。本发明能够在保证图像深层次特征没改变的情况下扩充训练集，从而提高模型的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 分类 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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