[发明专利]一种基于机器学习的甲状腺采样数据识别方法及装置有效
| 申请号： | 202211106029.9 | 申请日： | 2022-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN115546109B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 燕自保;袁静萍;肖家波;张剑 | 申请（专利权）人： | 武汉中数医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;A61B5/0536;G06F17/10;G06N3/0464;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/82 |
| 代理公司： | 武汉信诚嘉合知识产权代理有限公司 42321 | 代理人： | 胡全利 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖高新技术开发区理工园四*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本申请提出一种基于机器学习的甲状腺采样数据识别方法及装置，其中所述识别方法包括：对待测对象的颈前部施加激励源，获取m个待测对象在不同激励条件下的采样数据；将采集到的采样数据进行预处理，并整理成第一数据集，将所述第一数据集内的样本数据输入甲状腺识别模型，所述第一数据集的样本数据经过所述甲状腺识别模型中的特征提取步骤和类别识别步骤后输出，根据输出结果判定所述采样数据的阈值是否超出预设范围。特征提取步骤使用基于注意机制和卷积神经网络的特征提取网络，获得文本的更多相互关系，挖掘文本更多的特征信息；类别识别步骤使用机器学习算法处理特征提取后的数据，既考虑到了线性可分的情况也考虑到了线性不可分的情况。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 甲状腺 采样 数据 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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