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申请/专利权人：第一百欧有限公司
摘要：揭示一种在包括处理器和用于存储神经网络的存储装置的系统中实现并利用生物体图像和所述神经网络的疾病诊断系统。所述诊断系统的所述处理器，通过存储在所述存储装置中的所述神经网络，利用预定的损失函数和学习数据即对所述生物体图像中包含的预定的单位单元将其标记为所述单位单元在多个状态中具有至少一种状态，学习输出在所述多个状态中具有其中至少一个状态的概率所相对应的判断值，所述神经网络包括一个特定的层，所述层输出多个特征值，对应于将所述单位单元确定为多个状态中的每个状态的概率，所述损失函数，对于多个单位单元中标记为所述多个状态‑所述多个状态包括确定为具有较高概率状态的第1状态和确定为具有比第1状态低的状态的第2状态‑的双重标记的单位单元，被定义为把在所述特定层的特征值中与第1状态相对应的第1特征值和与所述第2状态相对应的第2特征值均进行反映来计算损失。
主权项：1.一种支持双重类别的疾病诊断系统，其特征在于，作为在包括处理器和用于存储神经网络的存储装置的系统中实现并利用生物体图像和所述神经网络的疾病诊断系统，所述处理器，通过存储在所述存储装置中的所述神经网络，利用预定的损失函数和学习数据，学习输出在多个状态中具有其中至少一个状态的概率所相对应的判断值；其中，所述学习数据为所述生物体图像中包含的预定的单位单元，所述单位单元被标记为在所述多个状态中具有其中至少一种状态，所述多个状态为所述单位单元对应的生物体组织对于所述疾病所处的状态；所述神经网络包括，一个特定的层，所述层输出多个特征值，对应于将所述单位单元确定为多个状态中的每个状态的概率，所述损失函数，对于多个单位单元中标记为所述多个状态的双重标记的单位单元，被定义为把在所述特定层的特征值中与第1状态相对应的第1特征值和与第2状态相对应的第2特征值均进行反映来计算损失；其中，所述多个状态包括确定为具有高概率状态的第1状态和确定为具有比第1状态低的状态的第2状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 第一百欧有限公司 一种支持双重类别的疾病诊断系统及其方法
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