公开(公告)号：CN113780378B

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202110990938.2

申请日：2021-08-26

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 王睿 ,  颜慧燃 ,  崔增皓

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明提供一种疾病高危人群预测装置，属于医学疾病辅诊领域。所述装置包括：特征提取模块，用于对目标疾病训练集中的样本进行特征提取，将提取的特征输入分类模块和特征损失模块；分类模块，用于根据接收到的特征，对样本进行分类，并计算分类损失；其中，所述特征提取模块和分类模块组成疾病高危预测模型；特征损失模块，用于根据接收到的特征，计算特征层面的特征距离损失；训练模块，用于将分类损失和特征距离损失进行加权结合，根据结合后的损失，输入训练集对所述疾病高危预测模型进行训练，以便利用训练好的疾病高危预测模型，预测待测人员所属的类别。采用本发明，能够提高疾病高危人群分类精确度。

公开(公告)号：CN113780378A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202110990938.2

申请日：2021-08-26

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 王睿 ,  颜慧燃 ,  崔增皓

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明提供一种疾病高危人群预测装置，属于医学疾病辅诊领域。所述装置包括：特征提取模块，用于对目标疾病训练集中的样本进行特征提取，将提取的特征输入分类模块和特征损失模块；分类模块，用于根据接收到的特征，对样本进行分类，并计算分类损失；其中，所述特征提取模块和分类模块组成疾病高危预测模型；特征损失模块，用于根据接收到的特征，计算特征层面的特征距离损失；训练模块，用于将分类损失和特征距离损失进行加权结合，根据结合后的损失，输入训练集对所述疾病高危预测模型进行训练，以便利用训练好的疾病高危预测模型，预测待测人员所属的类别。采用本发明，能够提高疾病高危人群分类精确度。