[發(fā)明專利]對性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練的方法、裝置和設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010344479.6
• 申請日: 2020-04-27
• 公開（公告）號: CN111553412A
• 公開（公告）日: 2020-08-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 潘麗艷;梁會營;劉廣建;毛曉健
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州市婦女兒童醫(yī)療中心(廣州市婦幼保健院;廣州市兒童醫(yī)院;廣州市婦嬰醫(yī)院;廣州市婦幼保健計劃生育服務(wù)中心)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 劉雪帆

本申請涉及一種對性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練的方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。對性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練的方法包括：獲取用于表征性早熟類別的文本信息和影像信息；從所述文本信息中，提取與預(yù)設(shè)的性早熟分類參數(shù)對應(yīng)的分類參數(shù)值；對所述影像信息進(jìn)行特征提取處理，得到影像特征；利用所述分類參數(shù)值和所述影像特征，對所述性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練。采用本方法能夠利用分類參數(shù)值和影像特征，對性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，增加性早熟分類模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)維度，提高性早熟分類模型的分類性能。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種對性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練的方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用在各個行業(yè)中，人工智能技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一就是對模型的訓(xùn)練，以得到一個性能較優(yōu)的模型。人工智能技術(shù)可以應(yīng)用在對性早熟進(jìn)行分類的領(lǐng)域中，但傳統(tǒng)的訓(xùn)練性早熟分類模型性能并沒有達(dá)到最優(yōu)化。發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致分類性能未到達(dá)最優(yōu)化的原因是傳統(tǒng)訓(xùn)練性早熟分類模型的數(shù)據(jù)維度單一，例如，訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅是子宮體/卵巢的容積、長徑、橫徑等，而這些數(shù)據(jù)僅是一些反映單一第二性征發(fā)育的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，為提高性早熟分類模型的分類性能，如何對性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練是有必要解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠提高性早熟分類模型的分類性能的對性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練的方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。

一種對性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練的方法，包括：

獲取用于表征性早熟類別的文本信息和影像信息；

從所述文本信息中，提取與預(yù)設(shè)的性早熟分類參數(shù)對應(yīng)的分類參數(shù)值；

對所述影像信息進(jìn)行特征提取處理，得到影像特征；

利用所述分類參數(shù)值和所述影像特征，對所述性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練。

在其中一個實(shí)施例中，所述對所述影像信息進(jìn)行特征提取處理，得到影像特征的步驟，包括：

將所述影像信息輸入至預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，控制所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從所述影像信息中提取骨形態(tài)特征，將所述骨形態(tài)特征作為所述影像特征；所述骨形態(tài)特征為與骨齡有關(guān)的影像特征。

在其中一個實(shí)施例中，在所述將所述影像信息輸入至預(yù)先訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的步驟之前，還包括：

獲取影像訓(xùn)練樣本，將所述影像訓(xùn)練樣本輸入至基于DenseNet模型構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，控制所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述影像訓(xùn)練樣本完成訓(xùn)練。

在其中一個實(shí)施例中，所述性早熟分類參數(shù)包括第二性征的發(fā)育等級、骨齡、生殖器官尺寸中的至少一項(xiàng)。

在其中一個實(shí)施例中，所述分類參數(shù)值和所述影像特征均為多個；

所述利用所述分類參數(shù)值和所述影像特征，對所述性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練的步驟，包括：

將同一個樣本的分類參數(shù)值和影像特征歸入同一組別；

根據(jù)各個組別的分類參數(shù)值和影像特征，對所述性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練。

在其中一個實(shí)施例中，所述性早熟分類模型為XGBoost分類器；

所述根據(jù)各個組別的分類參數(shù)值和影像特征，對所述性早熟分類模型進(jìn)行訓(xùn)練的步驟，包括：

將各個組別的分類參數(shù)值和影像特征輸入至所述XGBoost分類器中，按照十折交叉驗(yàn)證的方式控制所述XGBoost分類器進(jìn)行訓(xùn)練。

在其中一個實(shí)施例中，所述方法，還包括：

對所述性早熟分類模型輸出的分類結(jié)果進(jìn)行原因分析處理，得到對應(yīng)的分類原因信息；