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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开了一种风湿免疫疾病特征识别模型训练方法及系统，涉及医疗技术领域，通过项目检查模块，能够多方面地获取患者的各项医疗检查数据，确保初步数据集的完整性和准确性。特征筛选分析模块通过对病症数据的多维度参数分析，准确提取出与关节肿胀等病症相关的关键特征，并通过计算相关系数Xgxs进行精确筛选，有效减少了冗余特征，提升了特征集合的代表性。模型训练模块利用先进的卷积神经网络技术，结合特征集合及历史数据构建相似系数Xsxs，通过交叉验证进一步优化超参数值Cs，从而获得更高的准确率，反馈模块则依据不同超参数值Cs下的交叉验证准确率Zq，智能选出适配的超参数值，进一步优化了模型的性能。
主权项：1.一种风湿免疫疾病特征识别模型训练系统，其特征在于，包括项目检查模块、数据采集模块、特征筛选分析模块、模型训练模块及反馈模块；所述项目检查模块用于对患有风湿免疫疾病的患者进行各项医疗检查，并将各项医疗检查进行汇总，以获取初步数据集；所述数据采集模块用于将初步数据集进行预处理，以获取当前患者的病症数据集，并根据视觉设备获取当前患者的相关肿胀集合，并结合无量纲处理技术，将病症数据集及相关肿胀集合均进行量纲处理；所述特征筛选分析模块用于从病症数据集中提取出各项参数，并分析各项参数对患者关节肿胀的影响程度，以获取相应的相关系数Xgxs，依据相关系数Xgxs数值，筛选出特征数据，并生成特征集合；所述模型训练模块用于利用卷积神经网络技术构建特征区分模型，并结合特征集合及历史数据构建相似系数Xsxs，同时通过设定不同数值的超参数值Cs，以获取不同超参数值Cs数值情况下的交叉验证准确率Zq；所述反馈模块用于根据不同超参数值Cs数值情况下的交叉验证准确率Zq，选出匹配的超参数值Cs数值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种风湿免疫疾病特征识别模型训练方法及系统
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