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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于改进集成深度学习的儿童肠套叠空气灌肠结果预测装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在计算机存储器中并可在计算机处理器上执行的计算机程序，所述的计算机存储器中存储有训练好的儿童肠套叠空气灌肠结果预测模型；预测模型包含三个不同的基学习器和一个二级学习器；其中，每个基学习器之间采用动态信息传递机制；二级学习器用于整合三个基学习器的输出，并产生最终的预测结果；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：将待预测的透视图像输入训练好的儿童肠套叠空气灌肠结果预测模型，得到二分类预测结果。利用本发明，可以实现对空气灌肠结果更稳定、更平衡、更准确的预测。
主权项：1.一种基于改进集成深度学习的儿童肠套叠空气灌肠结果预测装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在计算机存储器中并可在计算机处理器上执行的计算机程序，其特征在于，所述的计算机存储器中存储有训练好的儿童肠套叠空气灌肠结果预测模型；所述的儿童肠套叠空气灌肠结果预测模型包含三个不同的基学习器和一个二级学习器；其中，每个基学习器之间采用动态信息传递机制，当一个基学习器在某个输入上的预测置信度量低于预定阈值时，从其他两个基学习器学习得到特征信息，并据此调整自己的预测输出；所述的二级学习器用于整合三个基学习器的输出，并产生最终的预测结果；所述的二级学习器是一个多层前馈神经网络，具体结构包括三个深度可分离的卷积层，每个卷积层后都跟随SELU激活；在每个卷积层后都加入一个BatchNormalization层和一个AdaptiveDropout层；并采用He初始化方法，基于输入单元的数量来调整权重的初始分布范围；最后，二级学习器的输出层采用sigmoid激活函数，将其输出映射到0,1范围，从而实现二分类任务；所述的儿童肠套叠空气灌肠结果预测模型在训练过程中，采用复合损失函数，结合了FocalLoss、动态样本权重以及门控特征注意力机制；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：将待预测的透视图像输入训练好的儿童肠套叠空气灌肠结果预测模型，得到二分类预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于改进集成深度学习的儿童肠套叠空气灌肠结果预测装置
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