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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111363669.3 | 专利名称: | 一种基于深度学习的医学影像报告多标签分类方法 |
申请日: | 2021-11-17 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区崇文路2号重庆邮电大学 |
专利状态: | 授权未缴费 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 医疗信息系统 人工智能 医疗资源服务 CT 核磁共振影像 超声影像搜索 |
公开/公告日: | 2022-04-26 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114398935A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |