一种基于领域知识引导的新冠肺炎特异性病例的诊断系统

摘要

本发明公开了一种基于领域知识引导的新冠肺炎特异性病例的诊断系统，包括以下模块：数据预处理模块；数据增强模块；领域知识存储模块；分类模块：将鉴别器网络保存为特征提取网络，并将倒数第二个全连通层的输出信息表示作为输入，通过S3VM分类器进行新冠肺炎筛检和分类；本发明基于DK进行半监督学习，并开发DScGANS和S3VM模型来诊断新冠肺炎病例。DScGANS以新冠肺炎病例图像作为输入，在领域知识的约束下，通过DScGANS模型提取特征并将提取到的特征用作S3VM的输入，DK将作为约束S3VM进行新冠肺炎分类的条件，从而优化该系统的分类精度。本发明能够在较短的处理时间下，提供稳定和先进的诊断性能，达到较高的检测率与较低的误检率，可应用于新冠肺炎的筛检。