面向深度学习的医学影像分类模型公平性评估方法及装置

    公开(公告)号:CN117315379B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202311612473.2

    申请日:2023-11-29

    Abstract: 本发明公开了一种面向深度学习的医学影像分类模型公平性评估方法及装置,该方法包括:采集患者X光影像,所述患者X光影像中包括一个或多个标签;构造单标签二分类数据集,并将所述单标签二分类数据集分为训练数据集和测试数据集;所述单标签二分类数据集中的数据样本包括患者身份信息;利用所述训练数据集训练得到基于深度学习的患病预测模型;利用所述测试数据集对所述患病预测模型进行测试,得到测试结果;根据所述测试结果确定模型的公平性。利用本发明方案,可以有效地评估模型的公平性。

    一种基于夜光遥感的电力消费量时空动态分析方法

    公开(公告)号:CN112288656A

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN202011282112.2

    申请日:2020-11-16

    Abstract: 本发明提供了一种基于夜光遥感的电力消费量时空动态分析方法,对夜光影像数据,先构建逐月时序夜光数据,后统计并空间化处理为逐月时序电力消费量空间分布数据。本发明利用夜光灯光与电力数据之间良好的相关性,充分发挥卫星遥感技术优势,能够有效推动解决现有电力统计数据空间分布性差及现有研究中夜光数据时间分辨率低等难题,从而为电力调度部门科学制定调配计划提供参考,有效聚焦电力行业及时掌握详细的电力消费量空间分布及时空动态变化信息的强烈需求。

    面向深度学习的医学影像分类模型公平性评估方法及装置

    公开(公告)号:CN117315379A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311612473.2

    申请日:2023-11-29

    Abstract: 本发明公开了一种面向深度学习的医学影像分类模型公平性评估方法及装置,该方法包括:采集患者X光影像,所述患者X光影像中包括一个或多个标签;构造单标签二分类数据集,并将所述单标签二分类数据集分为训练数据集和测试数据集;所述单标签二分类数据集中的数据样本包括患者身份信息;利用所述训练数据集训练得到基于深度学习的患病预测模型;利用所述测试数据集对所述患病预测模型进行测试,得到测试结果;根据所述测试结果确定模型的公平性。利用本发明方案,可以有效地评估模型的公平性。

    一种公益诉讼线索的生成方法、生成装置及存储介质

    公开(公告)号:CN115861791B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202211387923.8

    申请日:2022-11-07

    Abstract: 本申请公开了一种公益诉讼线索的生成方法,用于增加获取公益诉讼线索的便利性与主动性。本申请方法包括:获取变化检测模型,所述变化检测模型基于U‑Net++神经网络搭建,所述变化检测模型用于实现多时相遥感影像中自然资源的变化检测;确定研究区域,获取研究区域的多时相遥感数据,所述研究区域的多时相遥感数据由覆盖所述研究区域的自然资源的目标时间范围的遥感影像构成;将所述多时相遥感数据输入所述变化检测模型,获取所述变化检测模型输出的所述研究区域的自然资源的变化区域及其变化类型;根据所述变化类型在所述变化区域中确定异常变化区域;确定所述异常变化区域的位置信息及面积信息,生成公益诉讼线索。

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