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龙图腾网获悉深圳市大数据研究院;深圳市医友天下科技有限公司申请的专利听诊音数据挖掘方法以及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119938976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510428870.7，技术领域涉及：G06F16/635；该发明授权听诊音数据挖掘方法以及装置是由周维聪;余琪;李哲;李航;史清江设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本听诊音数据挖掘方法以及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了听诊音数据挖掘方法以及装置，其方法实现包括：获取训练数据集，训练数据集包括标注训练数据以及未标注训练数据；基于标注训练数据对主模型以及辅模型进行迭代训练，以得到模型池，模型池包括初步训练完成的主模型以及辅模型；将未标注训练数据分别输入至初步训练完成的主模型以及辅模型中进行分类处理，得到分类结果；对分类结果进行数据筛选，得到高价值数据；将高价值数据进行标注后，与标注训练数据进行合并，以作为新的标注训练数据；基于新的标注训练数据对所述初步训练完成的主模型以及辅模型进行迭代训练，直至符合预设收敛条件为止。有效减少了无效标注，提升了数据标注效率，降低了人力、时间与资金等方面的标注成本。

本发明授权听诊音数据挖掘方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种听诊音数据挖掘方法，其特征在于，所述方法，包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括标注训练数据以及未标注训练数据；对所述标注训练数据进行噪音过滤处理；对去除噪音后的标注训练数据进行分解，去除心音数据，得到有效肺部音频数据；对所述有效肺部音频数据进行特征提取，以得到声学特征；将所述声学特征分别输入至主模型以及辅模型进行迭代训练，以得到模型池，所述模型池包括初步训练完成的主模型以及辅模型；将所述未标注训练数据分别输入至所述初步训练完成的主模型以及辅模型中进行分类处理，得到分类结果；确定同一模型对目标未标注训练数据的分类结果的熵，所述同一模型为主模型或辅模型；确定不同模型对所述目标未标注训练数据的分类结果的熵，所述不同模型为主模型以及辅模型；若同一模型对目标未标注训练数据的分类结果的熵大于第一预设阈值，和或不同模型对所述目标未标注训练数据的分类结果的熵大于第二预设阈值，则将所述目标未标注训练数据作为高价值数据；将所述高价值数据进行标注后，与所述标注训练数据进行合并，以作为新的标注训练数据；基于所述新的标注训练数据对所述初步训练完成的主模型以及辅模型进行迭代训练，直至符合预设收敛条件为止。

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