一種模型的訓(xùn)練方法、終端設(shè)備和存儲介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110009535.5 申請日 -
公開（公告）號 CN112750530A 公開（公告）日 2021-05-04
申請公布號 CN112750530A 申請公布日 2021-05-04
分類號 G16H50/20;G16H50/70;G06K9/62 分類 物理
發(fā)明人 張發(fā)寶;李欣梅 申請（專利權(quán)）人 上海梅斯醫(yī)藥科技有限公司
代理機構(gòu) 上海碩力知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 楊用玲
地址 201612 上海市松江區(qū)漕河涇開發(fā)區(qū)松江高科技園莘磚公路258號34幢1801室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種模型的訓(xùn)練方法、終端設(shè)備和存儲介質(zhì)，其方法包括：對病灶圖像進(jìn)行圖像擴充處理獲得樣本集；樣本集包括預(yù)設(shè)數(shù)量個病灶圖像樣本；病灶圖像樣本具有人工標(biāo)注；從樣本集中隨機剔除若干個病灶圖像樣本，將剔除樣本后的樣本集作為訓(xùn)練集；訓(xùn)練集中的病灶圖像樣本數(shù)目小于預(yù)設(shè)數(shù)量且大于預(yù)設(shè)數(shù)量的一半；提取訓(xùn)練集中病灶圖像樣本的病例特征，根據(jù)病例特征進(jìn)行訓(xùn)練得到目標(biāo)邏輯回歸模型；對目標(biāo)邏輯回歸模型進(jìn)行評價，根據(jù)評價結(jié)果訓(xùn)練得到病患識別模型。本發(fā)明在少量樣本數(shù)據(jù)的情況下，訓(xùn)練得到高可靠性、高準(zhǔn)確率的病患識別模型，提升診斷正確率，提高患者的生命安全。