恭喜平安科技(深圳)有限公司徐嘯獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)恭喜平安科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利心電數(shù)據(jù)的多標(biāo)簽分類(lèi)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN114611557B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202210231679.X,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F18/24;該發(fā)明授權(quán)心電數(shù)據(jù)的多標(biāo)簽分類(lèi)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)是由徐嘯設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-03-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。
本心電數(shù)據(jù)的多標(biāo)簽分類(lèi)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明涉及人工智能及數(shù)字醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,并提供了一種心電數(shù)據(jù)的多標(biāo)簽分類(lèi)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中方法包括:獲取心電數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜,其中,心電數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜的節(jié)點(diǎn)為分類(lèi)標(biāo)簽,心電數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜的邊為分類(lèi)標(biāo)簽之間的屬性關(guān)系;通過(guò)標(biāo)簽特征提取模型,提取出心電數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征向量,并根據(jù)每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)的特征向量之間的距離信息,構(gòu)建分類(lèi)標(biāo)簽關(guān)聯(lián)矩陣;利用分類(lèi)標(biāo)簽關(guān)聯(lián)矩陣,對(duì)心電數(shù)據(jù)分類(lèi)處理模型的參數(shù)進(jìn)行更新,得到更新后的心電數(shù)據(jù)分類(lèi)處理模型;獲取待處理的心電數(shù)據(jù),并將心電數(shù)據(jù)輸入到更新后的心電數(shù)據(jù)分類(lèi)處理模型中,得到心電數(shù)據(jù)的多標(biāo)簽分類(lèi)結(jié)果。上述方法能夠有效的提高心電數(shù)據(jù)的多標(biāo)簽分類(lèi)的準(zhǔn)確性。
本發(fā)明授權(quán)心電數(shù)據(jù)的多標(biāo)簽分類(lèi)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種心電數(shù)據(jù)的多標(biāo)簽分類(lèi)方法,其特征在于,所述方法包括:獲取心電數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜,其中,所述心電數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜的節(jié)點(diǎn)為心電數(shù)據(jù)的分類(lèi)標(biāo)簽,所述心電數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜的邊為分類(lèi)標(biāo)簽之間的屬性關(guān)系;通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的標(biāo)簽特征提取模型,提取出所述心電數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征向量,并根據(jù)每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)的特征向量之間的距離信息,構(gòu)建分類(lèi)標(biāo)簽關(guān)聯(lián)矩陣;利用所述分類(lèi)標(biāo)簽關(guān)聯(lián)矩陣,對(duì)預(yù)訓(xùn)練的心電數(shù)據(jù)分類(lèi)處理模型的參數(shù)進(jìn)行更新,得到更新后的心電數(shù)據(jù)分類(lèi)處理模型,具體包括:獲取多組心電數(shù)據(jù)樣本,并根據(jù)所述多組心電數(shù)據(jù)樣本,通過(guò)所述心電數(shù)據(jù)分類(lèi)處理模型,得到所述多組心電數(shù)據(jù)樣本的多標(biāo)簽預(yù)測(cè)概率;利用所述分類(lèi)標(biāo)簽關(guān)聯(lián)矩陣,將所述多組心電數(shù)據(jù)樣本的多標(biāo)簽預(yù)測(cè)概率轉(zhuǎn)換為多標(biāo)簽關(guān)聯(lián)性預(yù)測(cè)概率;根據(jù)所述多組心電數(shù)據(jù)樣本的多標(biāo)簽關(guān)聯(lián)性預(yù)測(cè)概率,計(jì)算所述多組心電數(shù)據(jù)樣本的交叉熵?fù)p失函數(shù),并通過(guò)所述交叉熵?fù)p失函數(shù)對(duì)所述心電數(shù)據(jù)分類(lèi)處理模型的參數(shù)進(jìn)行更新,得到更新后的心電數(shù)據(jù)分類(lèi)處理模型;獲取待處理的心電數(shù)據(jù),并將所述心電數(shù)據(jù)輸入到所述更新后的心電數(shù)據(jù)分類(lèi)處理模型中,得到所述心電數(shù)據(jù)的多標(biāo)簽分類(lèi)結(jié)果;其中,利用所述分類(lèi)標(biāo)簽關(guān)聯(lián)矩陣,將所述心電數(shù)據(jù)樣本的多標(biāo)簽預(yù)測(cè)概率轉(zhuǎn)換為多標(biāo)簽關(guān)聯(lián)性預(yù)測(cè)概率的公式如下: 其中,y″ij為第i個(gè)心電數(shù)據(jù)樣本的第j個(gè)分類(lèi)標(biāo)簽的多標(biāo)簽關(guān)聯(lián)性預(yù)測(cè)概率,R為分類(lèi)標(biāo)簽關(guān)聯(lián)矩陣,Rjk為第j個(gè)分類(lèi)標(biāo)簽與第k個(gè)分類(lèi)標(biāo)簽的特征向量之間的距離,y′ij為第i個(gè)心電數(shù)據(jù)樣本的第j個(gè)分類(lèi)標(biāo)簽的多標(biāo)簽預(yù)測(cè)概率。
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