[发明专利]一种基于深度学习的医学影像报告多标签分类方法在审
| 申请号： | 202111363669.3 | 申请日： | 2021-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN114398935A | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 王进;周继聪;陈宇航;邓欣;胡珂;孙开伟 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 黄宗波 |
| 地址： | 400065 重庆*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的医学影像报告多标签分类方法，包括：获取医学影像报告的文本数据和医学影像报告中的异常情况的标签数据；根据文本数据和标签数据得到词向量和标签向量；将词向量和标签向量输入多标签分类模型，得到多标签分类任务损失；将词向量、文本数据和标签向量输入辅助任务模型，得到辅助任务损失；根据辅助任务损失和多标签分类任务损失对多标签分类模型进行反向传播优化，得到训练多标签分类模型；获取待检测医学影像报告的待检测文本数据；将待检测文本数据输入训练多标签分类模型，确定待检测医学影像报告的异常问题。本发明能够实现自动提取高阶特征，建立多个标签的关联性的方法，建立不同的神经网络层，来对文本进行多标签分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 医学影像 报告 标签 分类 方法 | ||
【主权项】：
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