申请/专利权人：推想医疗科技股份有限公司

申请日：2024-01-02

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746189A

主分类号：G06V10/774

分类号：G06V10/774;G06V40/14;G06V10/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种动脉瘤识别模型训练方法、装置、设备及介质。通过获取血管样本数据集，血管样本数据集中包括血管样本数据和血管样本数据对应的标签数据；基于标签数据中动脉标记生成标签数据对应的异常度表征数据；基于血管样本数据集训练得到动脉瘤识别模型，在动脉瘤识别模型训练过程中：基于训练过程中的动脉瘤识别模型对血管样本数据进行预测处理，得到动脉瘤识别结果，并基于动脉瘤识别结果和血管样本数据的标签数据对应的异常度表征数据生成目标损失函数，并基于目标损失函数对训练过程中的动脉瘤识别模型进行参数调节。本发明实施例可以提高动脉瘤识别模型在动脉瘤大小不均衡情况下识别精度和泛化能力。

主权项：1.一种动脉瘤识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取血管样本数据集，所述血管样本数据集中包括血管样本数据和所述血管样本数据对应的标签数据，其中，所述标签数据为设置有动脉标记的血管样本数据；基于所述标签数据中动脉标记生成所述标签数据对应的异常度表征数据；基于所述血管样本数据集训练得到动脉瘤识别模型，在所述动脉瘤识别模型训练过程中：基于训练过程中的所述动脉瘤识别模型对所述血管样本数据进行预测处理，得到动脉瘤识别结果，并基于所述动脉瘤识别结果和所述血管样本数据的标签数据对应的异常度表征数据生成目标损失函数，并基于所述目标损失函数对训练过程中的所述动脉瘤识别模型进行参数调节。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 推想医疗科技股份有限公司 一种动脉瘤识别模型训练方法、装置、设备及介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD