[發(fā)明專利]一種評(píng)分模型訓(xùn)練方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011176048.X
• 申請(qǐng)日: 2020-10-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112002420B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-03-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蘇曉蕓;支洪平
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 科大訊飛（蘇州）科技有限公司
• 主分類號(hào): G16H50/20
• 分類號(hào): G16H50/20
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 馮柳偉

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種評(píng)分模型訓(xùn)練方法及裝置，該方法包括：在獲取到目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)及醫(yī)學(xué)結(jié)論信息之后，先利用該訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)初始模型進(jìn)行訓(xùn)練得到待校正模型，再依據(jù)該醫(yī)學(xué)結(jié)論信息對(duì)待校正模型進(jìn)行校正得到校正后模型，并根據(jù)校正后模型確定目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的評(píng)分模型，以使該評(píng)分模型能夠用于對(duì)待評(píng)分患者在目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)中生成的待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)分，得到該待評(píng)分患者的目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)評(píng)分。其中，因評(píng)分模型是基于目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)及醫(yī)學(xué)結(jié)論信息得到的，使得該評(píng)分模型能夠?qū)δ繕?biāo)檢測(cè)項(xiàng)中的待檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確地評(píng)分，如此能夠避免人工評(píng)分導(dǎo)致的不良影響，從而有利于提高檢測(cè)項(xiàng)評(píng)分的準(zhǔn)確性以及穩(wěn)定性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種評(píng)分模型訓(xùn)練方法及裝置。

背景技術(shù)

疾病診斷表(如帕金森綜合評(píng)分量表)用于記錄疾病(如帕金森病)的診斷標(biāo)準(zhǔn)。疾病診斷表通常記錄有多個(gè)檢測(cè)項(xiàng)(如步態(tài)檢測(cè)項(xiàng)、姿勢(shì)檢測(cè)項(xiàng)、椅中起立檢測(cè)項(xiàng)等)。其中，檢測(cè)項(xiàng)是指為了診斷患者是否具有上述疾病時(shí)需要對(duì)該患者進(jìn)行檢測(cè)的項(xiàng)目(如步態(tài)、姿勢(shì)、椅中起立等項(xiàng)目)。另外，檢測(cè)項(xiàng)通常對(duì)應(yīng)于多個(gè)檢測(cè)項(xiàng)評(píng)分，該檢測(cè)項(xiàng)評(píng)分用于表征患者在該檢測(cè)項(xiàng)中的疾病表現(xiàn)(如步態(tài)障礙、運(yùn)動(dòng)遲緩、震顫、肌強(qiáng)直等疾病表現(xiàn))所達(dá)到嚴(yán)重程度(如輕度、中度、高度等)。

目前，在確定某患者在某個(gè)檢測(cè)項(xiàng)中達(dá)到的檢測(cè)項(xiàng)評(píng)分時(shí)，可以由醫(yī)生依據(jù)其診斷經(jīng)驗(yàn)和疾病診斷表中記錄的該檢測(cè)項(xiàng)相關(guān)內(nèi)容，對(duì)該患者的身體狀況信息(如患者描述的身體狀況信息和醫(yī)生觀察到的患者身體狀況信息)直接進(jìn)行評(píng)分，得到該患者達(dá)到的檢測(cè)項(xiàng)評(píng)分(如姿態(tài)檢測(cè)項(xiàng)評(píng)分為3分)。其中，因上述確定出的檢測(cè)項(xiàng)評(píng)分是由醫(yī)生憑經(jīng)驗(yàn)確定的，使得上述確定出的檢測(cè)項(xiàng)評(píng)分的主觀性較高，從而使得確定出的檢測(cè)項(xiàng)評(píng)分的準(zhǔn)確性較低。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例的主要目的在于提供一種評(píng)分模型訓(xùn)練方法及裝置，能夠準(zhǔn)確地確定出檢測(cè)項(xiàng)評(píng)分。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種評(píng)分模型訓(xùn)練方法，包括：

獲取目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)及醫(yī)學(xué)結(jié)論信息；

利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)初始模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到待校正模型；

根據(jù)所述醫(yī)學(xué)結(jié)論信息對(duì)所述待校正模型進(jìn)行校正，得到校正后模型；

根據(jù)所述校正后模型，確定所述目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的評(píng)分模型。

可選的，所述根據(jù)所述校正后模型，確定所述目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的評(píng)分模型，包括：

在確定所述校正后模型滿足預(yù)設(shè)條件時(shí)，將所述目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的評(píng)分模型更新為所述校正后模型，并繼續(xù)執(zhí)行所述利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)初始模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到待校正模型的步驟。

可選的，所述方法還包括：

獲取所述校正后模型的模型損失值和所述評(píng)分模型的模型損失值；

在確定所述校正后模型的模型損失值低于所述評(píng)分模型的模型損失值時(shí)，確定所述校正后模型滿足預(yù)設(shè)條件。

可選的，所述獲取所述校正后模型的模型損失值，包括：

獲取所述目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的驗(yàn)證數(shù)據(jù)和所述驗(yàn)證數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的實(shí)際評(píng)分；

將所述目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的驗(yàn)證數(shù)據(jù)輸入所述校正后模型，得到所述校正后模型輸出的所述驗(yàn)證數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的模型評(píng)分；

根據(jù)所述模型評(píng)分和所述實(shí)際評(píng)分，確定第一損失值和第二損失值；其中，所述第一損失值用于表征所述驗(yàn)證數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的模型評(píng)分與實(shí)際評(píng)分之間的差值；所述第二損失值用于表征對(duì)應(yīng)的模型評(píng)分與實(shí)際評(píng)分之差超過(guò)差值閾值的驗(yàn)證數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)；

將所述第一損失值和第二損失值進(jìn)行加權(quán)求和，得到所述校正后模型的模型損失值。

可選的，所述根據(jù)所述醫(yī)學(xué)結(jié)論信息對(duì)所述待校正模型進(jìn)行校正，得到校正后模型，包括：