专利名称：一种基于3D卷积神经网络的无先兆偏头痛辅助诊断算法
专利类型：发明专利
发明人：魏本征，李翔，徐云峰，孙兆才
申请号：CN202011261287.5
申请日：20201112
公开号：CN112382385A
公开日：
20210219
正则化降低准确率
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于3D卷积神经网络的无先兆偏头痛辅助诊断算法；包括：步骤1，对被试的脑影像进行预处理，使用组信息指导的独立成分分析方法，对无先兆偏头痛患者脑影像的功能连接进行分析，提取与无先兆偏头痛异常的8个静息态脑网络；步骤2，针对每一个生成的静息态脑网络，训练RSN‑Net算法学习静息态脑网络的3D空间结构特征，输出静息态脑网络的诊断结果并保存最优算法模型。然后将RSN‑Net算法最优模型输出的类别概率信息进行融合，在算法的全连接层给出最终的辅助诊断结果；步骤3，在算法设计时加入一系列针对医学影像小样本过拟合问题的解决策略，进一步提高无先兆偏头痛的诊断准确率。本发明使用批正则化和3D随机数据增强得到的准确率为92.00％，加上L1和L2正则化后，准确率为93.60％，最后加入早停法，准确率达到98.40％。
申请人：山东中医药大学
地址：250014 山东省济南市历下区经十路16369号
国籍：CN
代理机构：北京中济纬天专利代理有限公司
代理人：潘剑敏
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