一種基于深度學(xué)習(xí)的職業(yè)性塵肺病多模態(tài)分析方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202110579022.8 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN113255889A | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-08-13 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN113255889A | 申請(qǐng)公布日 | 2021-08-13 |
| 分類號(hào) | G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00 | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 周孟然;楊先軍;胡鋒;陳焱焱;卞凱;閆鵬程 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 合肥中科博諧科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 西安銘澤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 張舉 |
| 地址 | 232001 安徽省淮南市泰豐大街168號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的職業(yè)性塵肺病多模態(tài)分析方法，屬于塵肺病分析領(lǐng)域，包括：采集人員的胸部X片影像信息和個(gè)人基礎(chǔ)信息；對(duì)個(gè)人基礎(chǔ)信息進(jìn)行詞向量化處理；構(gòu)建一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在此基礎(chǔ)上建立多模態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MM?CNN模型；將上述兩種信息作為多模態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MM?CNN模型的輸入，建立多分類MM?CNN塵肺病分析模型，在滿足相應(yīng)約束下形成目標(biāo)函數(shù)；采用混合跳蛙算法SFLA優(yōu)化多分類MM?CNN塵肺病分析模型的超參數(shù)；采用優(yōu)化后的多分類MM?CNN塵肺病分析模型對(duì)人員的胸部X片影像信息和詞向量化處理后的個(gè)人信息進(jìn)行分析，并輸出分析結(jié)果。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)人員肺部健康的準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)檢測(cè)分析，完成部分職業(yè)性塵肺病的早期預(yù)警。 |
