基于迁移学习的慢性阻塞性肺疾病预测系统、设备及介质

本发明公开了基于迁移学习的慢性阻塞性肺疾病预测系统、设备及介质，包括：获取模块，获取慢性阻塞性肺疾病数据和待预测的疾病数据，对慢性阻塞性肺疾病和待预测疾病数据均进行预处理；提取模块，从预处理后的待预测疾病数据中提取待预测疾病的若干个特征；从预处理后的慢性阻塞性肺疾病数据中提取慢性阻塞性肺疾病数据的若干个特征；相似度计算模块，计算待预测疾病的所有特征与慢性阻塞性肺疾病数据的所有特征之间的相似度，对待预测疾病的特征赋予权重；预测模块，将赋予权重后的待预测疾病的特征进行加权融合；将融合后的待预测疾病的特征输入到预训练的基于迁移学习的弹性网络中，输出待预测疾病是否会发展为慢性阻塞性肺疾病。

《基于迁移学习的慢性阻塞性肺疾病预测系统、设备及介质》是一发明专利，专利号为 2020100712726，当前法律状态为已售，由山东师范大学提出申请，发明人为王红;虞凤萍;赵丽丽;王倩;王彩雨;韩书;李威;庄鲁贺;张慧，公开（公告）日期为2023-04-07，国际专利分类号（IPC）为 A61B5/08(2006.01)I;A61B5/00(2006.01)I;G06F18/211(2023.01)I;G06F18/22(2023.01)I;G16H50/20(2018.01)I;G06N20/00(2019.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：医疗健康与临床医学.人工智能与机器学习.计算机科学与数据挖掘.医疗信息技术。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于迁移学习的慢性阻塞性肺疾病预测系统、设备及介质，包括：获取模块，获取慢性阻塞性肺疾病数据和待预测的疾病数据，对慢性阻塞性肺疾病和待预测疾病数据均进行预处理；提取模块，从预处理后的待预测疾病数据中提取待预测疾病的若干个特征；从预处理后的慢性阻塞性肺疾病数据中提取慢性阻塞性肺疾病数据的若干个特征；相似度计算模块，计算待预测疾病的所有特征与慢性阻塞性肺疾病数据的所有特征之间的相似度，对待预测疾病的特征赋予权重；预测模块，将赋予权重后的待预测疾病的特征进行加权融合；将融合后的待预测疾病的特征输入到预训练的基于迁移学习的弹性网络中，输出待预测疾病是否会发展为慢性阻塞性肺疾病。

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