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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明涉及阿兹海默症预测技术领域，公开一种阿兹海默症检测方法、可读存储介质及计算机设备。本发明的阿兹海默症检测方法采用数据增强处理来生成正负样本，解决了样本稀缺的问题；本发明方法使用了多粒度特征增强，对于输入数据进行了显示特征增强处理，通过Self‑Attention和Cross‑Attention相结合这两种机制的结合，使模型能够生成一个综合的特征表示，它既包含了样本内部的细粒度信息，又显式强调了与阿兹海默症检测密切相关的关键特征，提高了模型检测的准确率；同时使用了R‑dorp和对比学习的训练方法，强化了模型在特征空间中的判别能力，增强了模型对特征的区分性和鲁棒性。
主权项：1.一种阿兹海默症检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取待检测的语料数据；步骤二、将步骤一所得待检测的语料数据输入检测模型进行检测，得到检测结果；所述检测模型通过以下步骤得到：步骤S1、获取原始语料数据集：步骤S2、对步骤S1得到的原始语料数据集进行数据增强处理；数据增强处理包括回译、同义词替换、基于词嵌入的单词替换以及删除信息单元和停顿词中的至少一种；步骤S3、将数据增强处理后的数据进行显示特征增强处理；步骤S4、将显示特征增强处理后的数据使用多粒度特征融合BERT进行编码，得到多粒度特征增强后的嵌入表示；步骤S5、将步骤S4所得多粒度特征增强后的嵌入表示使用R-drop训练方法进行训练，得到R-drop后特征表示；步骤S6、将步骤S5所得R-drop后特征表示输入分类器中进行预测，得到预测分布；步骤S7、使用步骤S6得到的预测分布计算对比损失和二元交叉熵损失，直至损失函数值满足要求，输出检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种阿兹海默症检测方法、可读存储介质及计算机设备
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