公开(公告)号：CN111341459A

公开(公告)日：2020-06-26

申请号：CN202010127217.4

申请日：2020-02-28

Applicant: 上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心

Inventor： 李辛 ,  王秀敏 ,  马利庄 ,  王剑 ,  院旺 ,  谭鑫

IPC: G16H50/70 ,  G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种分类深度神经网络模型的训练方法及装置、遗传病检测方法及装置。训练方法包括：构建遗传病数据集；其中遗传病数据集包括遗传病人脸数据集和分类标签；将遗传病数据集中的训练集输入至分类深度神经网络的预训练模型以得到分类向量，并基于分类向量和分类标签确定分类损失代价函数值；基于分类损失代价函数值和训练参数对分类深度神经网络的预训练模型进行训练，直至分类损失代价函数值小于预设阈值时停止训练，以得到训练好的分类深度神经网络模型。本技术方案可以自动对患者的照片或视频进行检测，辅助医生进行遗传病的判断，有利于节省大量的人力物力，同时可以缓解医疗资源的紧张和不平衡等问题。

公开(公告)号：CN117497168A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311408601.1

申请日：2023-10-26

Applicant: 上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心

Inventor： 李辛 ,  王秀敏 ,  马利庄 ,  院旺 ,  郁婷婷 ,  冯碧云 ,  李智颖

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G16H30/40 ,  G06V40/16 ,  G06V10/84 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于疾病辅助诊断技术领域，具体涉及一种基于小样本特征增强的罕见病训练方法、诊断方法及系统。其中，基于小样本特征增强的罕见病诊断方法，包括：获取待诊断图像，将待诊断图像送入训练好的特征提取网络中提取人脸特征，将人脸特征送入分类器中，得到人脸分类向量，分类器是测试时所采用的分类器；将人脸分类向量经过预设的归一化指数函数得到分类概率，并将分类概率最高的若干类别及对应概率值作为输出结果。本发明极大缓解了罕见病样本量少带来的分类精度下降的问题，让特征提取网络更加地鲁棒，分类效果更加地准确。