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申请/专利权人：首都医科大学附属北京安贞医院
摘要：本申请公开了一种主动脉夹层识别模型构建方法、识别方法及相关装置，涉及人工智能技术领域，包括：利用包括大量数据样本的非主动脉夹层的超声心动图数据集训练教师网络模型，使训练好的教师网络模型具有较好的泛化能力。分别将主动脉的超声心动图数据集中的数据样本输入到训练好的教师网络模型和学生网络模型，根据训练好的教师网络模型与学生网络模型在预设特征识别结果之间的差异以及学生网络模型的识别结果与标签真值之间的差异，对学生网络模型的模型参数进行调整，使学生网络模型能够学习到教师网络模型的泛化能力，实现基于少量的主动脉夹层数据样本对学生网络模型进行训练，也能保证学生网络模型识别主动脉夹层的准确性。
主权项：1.一种主动脉夹层识别模型构建方法，其特征在于，包括：获取非主动脉夹层的超声心动图数据集和主动脉夹层的超声心动图数据集，所述非主动脉夹层的超声心动图数据集中的每个数据样本分别已标记预设特征标签，所述主动脉夹层的超声心动图数据集中的每个数据样本分别已标记预设特征标签和主动脉夹层标签；以识别所述非主动脉夹层的超声心动图数据集中每个数据样本的预设特征为任务，利用所述非主动脉夹层的超声心动图数据集对教师网络模型进行训练，直到所述教师网络模型收敛；分别将所述主动脉的超声心动图数据集中的数据样本输入到训练好的教师网络模型和学生网络模型，得到所述训练好的教师网络模型输出的预设特征识别结果以及所述学生网络模型输出的预设特征识别结果和主动脉夹层识别结果；根据所述训练好的教师网络模型输出的预设特征识别结果和所述学生网络模型输出的预设特征识别结果之间的差异、所述学生网络模型输出的预设特征识别结果与预设特征标签真值之间的差异以及所述学生网络模型输出的主动脉夹层识别结果与主动脉夹层标签真值之间的差异，对所述学生网络模型的模型参数进行调整，直到所述学生网络模型收敛，将训练好的学生网络模型确定为主动脉夹层识别模型；其中，所述教师网络模型和所述学生网络模型的初始模型参数相同。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都医科大学附属北京安贞医院 主动脉夹层识别模型构建方法、识别方法及相关装置
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