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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本申请公开了一种帕金森病分类评估模型建模方法、装置、终端及介质，本申请提供的方案先通过获取PD疾病样本数据，并从所述PD疾病样本数据进行特征提取，分别得到不同样本个体的PD疾病分类特征，经过预处理后，作为训练数据对预设的初始深度学习模型进行训练，其中，本申请的初始模型通过在卷积层和主胶囊层之间引入自注意力模块，自注意力模块的输出被送入主胶囊层，通过计算输入特征之间的相互关系来增强特征表示，胶囊网络的动态路由机制进一步处理这些经过加权的特征，注意力机制能够突出输入数据中的重要特征，使得后续的胶囊网络能够更有效地处理这些PD疾病特征，从而提高了整体的分类性能。
主权项：1.一种帕金森病分类评估模型建模方法，其特征在于，包括：获取PD疾病样本数据，并从所述PD疾病样本数据进行特征提取，分别得到不同样本个体的PD疾病分类特征和PD疾病分类标识；对所述PD疾病分类特征进行数据预处理，得到经过预处理的PD疾病分类特征；将所述PD疾病分类特征和所述PD疾病分类标识作为训练数据对预设的初始深度学习模型进行训练，当所述初始深度学习模型的训练效果满足收敛条件时，得到帕金森病分类评估模型，其中，所述初始深度学习模型包括：卷积层、自注意模块和胶囊层，其中，所述自注意模块设置在所述卷积层和所述胶囊层的主胶囊层之间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种帕金森病分类评估模型建模方法、装置、终端及介质
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