| 专利号 | 2022101661913 | 申请日 | 2022-02-21 | 专利名称 | 一种基于置信度校准的深层神经网络医疗图像诊断方法 |
| 授权日 | 2025-05-02 | 专利权人 | 中国石油大学(华东) | 发明人 | 邓晓刚;江先晖;刘晓月;肖林勃 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于置信度校准的深层神经网络医疗图像诊断方法，包括：采集已标注病症类别标签y的医疗图像样本x并进行数据清洗和归一化处理；训练神经网络模型LeNet‑5、ResNet‑18并将训练权重保存；将LeNet‑5作为教师网络，ResNet‑18作为学生网络，构建知识蒸馏模型；固定LeNet‑5的权重，将带病症类别标签y的医疗图像x同时重新输入至LeNet‑5和ResNet‑18神经网络模型中，从LeNet‑5模型的softmax层中获取每张医疗图像预测的病症类别对应的置信度得分；将前面得到的置信度得分与ResNet‑18的对应softmax层输出的置信度得分之间计算KL散度损失，并与ResNet‑18预测结果和真实标签之间的交叉熵损失加权得到新的损失函数，以微调ResNet‑18的网络参数，最终获得经过置信度校准后的深层神经网络模型ResNet‑18用于辅助医疗图像诊断过程。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
