| 专利号 | 2018102040073 | 申请日 | 2018-03-13 | 专利名称 | 一种用于辅助诊断阿兹海默症的知识迁移学习方法 |
| 授权日 | 2021-03-16 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 吴强;顾久驭;刘琚;孔祥茂 |
| 主分类号 | G16H50/20 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于辅助域迁移学习诊断阿兹海默症的方法。通过将医学影像与自然图像聚类，得到自然图像数据集的一个子集，这个子集中的自然图像的“距离”与医学影像更近，用它们训练网络可以使CNN间接学习到医学影像的特征，再通过迁移学习的方式训练医学影像数据，提高了CNN自动识别阿兹海默症的精度。本发明使用OASIS数据集作为AD数据集，ImageNet数据集作为自然图像数据集完成了实验，并做了5次交叉验证。与直接训练CNN和使用SVM分类器等方法比较后，本发明提出的方法的准确率有明显提升，表明本发明提出的方法是有效的，并可以可解决传统深度学习中训练速度慢，大量消耗计算资源，容易过拟合等问题。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
