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发明

一种用于呼吸音分类模型训练的多域协同自监督学习方法2025

2024-06-01 07:56:19 发布于四川 2
  • 申请专利号：CN202410090958.8
  • 公开（公告）日：2025-06-10
  • 公开（公告）号：CN118094309A
  • 申请人：广东工业大学|||广东省第二人民医院（广东省卫生应急医院）
摘要：本发明公开一种用于呼吸音分类模型训练的多域协同自监督学习方法，涉及呼吸音分类识别技术领域。所述方法包括：准备呼吸音数据集，呼吸音数据集包括辅助数据集和目标数据集；对所述呼吸音数据集进行预处理，并构建依次连接的特征提取子网、松弛注意力特征融合子网和特征分类子网；使用预处理后的辅助数据集对特征提取子网和松弛注意力特征融合子网进行预训练；使用预处理后的目标数据集进行所有子网参数的联合调优，得到训练好的呼吸音分类模型，并进行呼吸音分类识别。本发明充分利用变换域内和变换域间多层次的上下文关联信息，改善呼吸音数据的特征表示，提升呼吸音分类模型的泛化性能。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118094309 A (43)申请公布日 2024.05.28 (21)申请号 202410090958.8 G06F 18/10 (2023.01) A61B 5/08 (2006.01) (22)申请日 2024.01.23 (71)申请人 广东工业大学 地址 510006 广东省广州市番禺区大学城 外环西路100号 申请人 广东省第二人民医院（广东省卫生 应急医院） (72)发明人 李伟业　吕俊　蔡瑞涵　陈庆端　 刘兴涛　 (74)专利代理机构 北京新科华领知识产权代理 事务所(普通合伙) 16115 专利代理师 薛妍 (51)Int.Cl. G06F 18/241 (2023.01) G06F 18/25 (2023.01) 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 (54)发明名称 一种用于呼吸音分类模型训练的多域协同 自监督学习方法 (57)摘要 本发明公开一种用于呼吸音分类模型训练 的多域协同自监督学习方法，涉及呼吸音分类识 别技术领域。所述方法包括：准备呼吸音数据集， 呼吸音数据集包括辅助数据集和目标数据集；对 所述呼吸音数据集进行预处理，并构建依次连接 的特征提取子网、松弛注意力特征融合子网和特

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