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申请/专利权人：奥明星程(杭州)生物科技有限公司
申请日：2024-04-30
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118116585A
主分类号：G16H50/20
分类号：G16H50/20;G06F18/2411;G06F18/214
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明公开了一种通过DNN判定癌症良恶性的方法、装置、设备及存储介质。所述通过DNN判定癌症良恶性的方法，包括：通过预设的血液标志物的先验数据训练DNN模型；将待检验的血液标志物的数据输入到训练后的DNN模型进行运算，得到癌症良恶性的判定结果。本申请的技术方案可增强判定癌症良恶性的灵活性和准确性，相较于传统基于图像算法，本申请的技术方案消除了对图像质量的依赖，具有对各种类型的癌症都具有普适性。
主权项：1.一种通过DNN判定癌症良恶性的方法，其特征在于，包括：通过预设的血液标志物的先验数据训练DNN模型；将待检验的血液标志物的数据输入到训练后的DNN模型进行运算，得到癌症良恶性的判定结果；所述训练DNN模型，包括：通过前向传播和反向传播的训练过程，更新所述DNN模型中的隐藏层的权重矩阵和偏置向量，其中，所述前向传播从输入层开始到输出层结束，中间顺序经历多个隐藏层，所述反向传播从输出层开始反向到输入层结束，中间反序经历多个隐藏层；还包括：所述前向传播的激活函数分为隐藏层激活函数和输出层激活函数，所述隐藏层激活函数用于提高DNN模型的训练速度，所述输出层激活函数用于二分类，以表示输出层的结果为良性或恶性；将前向传播的输出层的预测结果与先验数据的真实结果进行对比，计算预测损失，所述预测损失表示DNN模型的输出值与实际值之间的差异；通过所述反向传播，计算每一个隐藏层的所述预测损失对权重矩阵和偏置向量的偏导数，从输出层开始反向到输入层结束，得到每一个隐藏层的梯度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 奥明星程(杭州)生物科技有限公司 通过DNN判定癌症良恶性的方法及装置
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