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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明公开了一种基于加权信息流数据增量网络的尘肺病智能诊断系统，包括：基于随机属性掩蔽的增量数据模块、基于先验知识的多粒度特征提取模块和KL加权判断模块。ARMGan增量数据模块利用随机属性掩蔽技术获取数据质量更高的增量数据。MKTransformer模块在专业医生的指导下，使用疾病关系作为先验知识，补充和改进现有的Transformer深度提取框架，并采用粗粒度和细粒度双注意力机制解决基于增量数据的特征筛选网络可靠性低的问题。KL加权判断模块则通过比较测试胸部X光片与国家标准片之间的差异，实现尘肺病的分期诊断。整个网络的训练通过对抗性损失、特征筛选损失和KL散度损失三者的结合来约束，确保了模型在实际应用中的高效性和稳定性。
主权项：1.一种基于加权信息流数据增量网络的尘肺病智能诊断系统，其特征在于，包括数据预处理模块、基于随机属性掩蔽的增量数据模块ARMGan、基于先验知识的多粒度特征提取模块MKTransformer和KL加权判断模块：数据预处理模块：通过将收集到的尘肺病X射线胸片与正常胸片混合，并使用直方图均衡化技术来增强图像的对比度，为后续的ARMGan数据增量网络训练提供质量均衡且具有多样性的数据集；基于随机属性掩蔽的增量数据模块ARMGan：该模块利用随机属性掩蔽技术，获取数据质量更高的增量数据；它采用不对称的编码-解码网络模型，专注于输入胸部X光片的不同区域，并通过肺部间隔解耦，最大化关键特征的保留；基于先验知识的多粒度特征提取模块MKTransformer：在专业医生的先验知识指导下，该模块利用粗粒度和细粒度的双重注意力机制，辅助完成尘肺病X光胸片的特征提取过程；同时采用Kullback-LeiblerKL散度对多头注意力模块进行优化，通过不同粒度过滤器之间的链接最小化信息冗余；KL加权判断模块：该模块用于衡量测试胸片与国家标准胸片之间的差异，通过比较生成的胸片与国家标准片之间的统计差异，实现尘肺病的分期诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 一种基于加权信息流数据增量网络的尘肺病智能诊断系统
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