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申请/专利权人：东北大学;中国医科大学附属盛京医院
摘要：本发明属于人工智能CT影像分类技术领域，公开了一种胸部CT影像儿童闭塞性细小支气管炎分类方法。数据预处理后分组，构建多组训练数据集；通过微调的InceptionV3网络分组训练；通过筛选预测结果稳定的模型，将它们的预测结果进行集成，以获得最终的分类预测结果；针对BO与非BO数据特征难以区分导致的类别不平衡问题，采用分组数据分别训练的方式，严格控制训练数据比例继而避免不利影响。此外通过模型集成弥补单一模型的不足，提高整体分类性能，为临床医学诊断提供更可靠的支持。从多个角度对实验结果进行测试表明，本发明在儿童BO分类任务中取得了优秀的实验结果，展示出了巨大的潜力。
主权项：1.一种胸部CT影像儿童闭塞性细小支气管炎分类方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1、数据预处理；所述预处理包括数据清洗和数据像素值归一化；步骤2、数据分组，构建多组训练数据集；步骤3、通过微调的InceptionV3网络分组训练；步骤4、筛选出预测效果稳定的模型，然后将各模型的预测结果进行集成，以获得最终的分类预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 中国医科大学附属盛京医院 一种胸部CT影像儿童闭塞性细小支气管炎分类方法
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