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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明公开了一种基于信息熵的肺炎CT影像评估模型优化方法，包括以下步骤：获取肺炎CT影像数据集；采用基于信息熵的噪声影像去除策略对所述肺炎CT影像数据集进行噪声影像去除处理，得到样本影像数据集；基于骨干神经网络和有效样本平衡损失函数建立肺炎CT影像评估模型；采用所述样本影像数据集对所述肺炎CT影像评估模型进行训练、验证和测试，得到优化评估模型。本申请通过设置噪声影像去除策略去除数据集中的噪声影像，实现轻量化的同时保证了输入模型数据的质量；通过设置有效样本平衡损失函数缓解了数据集的特征差异性问题和类别不平衡问题。
主权项：1.一种基于信息熵的肺炎CT影像评估模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取肺炎CT影像数据集；步骤二，采用基于信息熵的噪声影像去除策略对所述肺炎CT影像数据集进行噪声影像去除处理，得到样本影像数据集；步骤三，基于骨干神经网络和有效样本平衡损失函数建立肺炎CT影像评估模型；步骤四，采用所述样本影像数据集对所述肺炎CT影像评估模型进行训练、验证和测试，得到优化评估模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种基于信息熵的肺炎CT影像评估模型优化方法
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