[发明专利]一种基于混合深度学习模型的婴幼儿肺炎快速智能诊断方法在审
| 申请号： | 202010013667.0 | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111110269A | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 田万一;刘竟飞;孙文韬;张洪铭;崔振强 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | A61B7/00 | 分类号： | A61B7/00;A61B5/0205;A61B5/00;G06N3/04;G06N3/08;G10L25/24;G10L25/30;G10L25/66 |
| 代理公司： | 沈阳易通专利事务所 21116 | 代理人： | 邢慧清 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合深度学习模型的婴幼儿肺炎快速智能诊断方法，解决了现在婴幼儿肺炎诊断时间过长或误诊对婴幼儿身体造成损伤的问题。本发明的步骤为：步骤一：测量并收集婴幼儿的各项生理指标数据，根据是否患肺炎并对数据进行标记；步骤二：对非呼吸音频数据进行数据清洗及异常数据剔除，构建用于训练肺炎诊断模型的数据集；步骤三：构建用于训练螺音识别模型的数据集；步骤四：进行长短时记忆神经网络LSTM的训练；步骤五：进行深度神经网络DNN的训练，用于对患者的各项生理指标数据进行判读，进而判定患者是否患有肺炎。本发明能够有效提高婴幼儿肺炎的诊断速度及正确率，避免由于等待诊断时间过长或误诊对婴幼儿身体造成的严重损伤。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 深度 学习 模型 婴幼儿 肺炎 快速 智能 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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