【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗图像处理，特别是涉及一种基于深度学习算法的医疗图像分辨方法
技术介绍
1、胃肠病涉及一系列影响胃和肠道的疾病，如胃炎、消化性溃疡和肠易激综合症(ibs)，这些疾病常表现为腹痛、腹胀和消化不良等症状。胃肠病的病因复杂多样，包括感染、长期服用非甾体抗炎药、应激和不良饮食习惯等。诊断方法通常包括内窥镜检查、实验室检测、影像学检查和生物标志物分析，以确定疾病的类型和严重程度。治疗方式涵盖药物治疗、如质子泵抑制剂和抗生素，饮食管理、如调整膳食结构和避免刺激性食物，以及生活方式调整，包括减压、戒烟和增加运动等。通过综合诊断和个性化治疗方案，能够有效管理和缓解胃肠病症状，提高患者生活质量。
2、胃肠病种类繁多，症状复杂，如腹痛、腹胀和消化不良，这些非特异性症状增加了诊断难度。传统诊断方法(如内窥镜检查和实验室检测)虽然有效，但过程繁琐且耗时，依赖于医生经验，且对患者造成不适。现有的机器学习算法处理复杂医疗数据时，常在准确率和效率上不足，难以充分捕捉关键特征，导致分类性能不稳定。此外，面对不同类型数据(如图像和文本)时，适应性和泛化能力有限，实际应用表现不佳。因此，开发更加精准高效的机器学习模型，提高胃肠病诊断的准确性和效率，具有重要的临床意义和应用价值。
3、因此提出一种有效的算法来提高对医疗疾病诊断准确率是本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种改进的优化算法，称为cg-adam算法，控制重启策略通过定期检查步数，一旦步数达
2、为实现上述目的，本实验采取如下技术方案：
3、该算法的具体步骤如下：
4、初始化：设置动量m0和v0的初始值为0。初始化t'为0，表示周期计数。初始化restart_step为0，用于控制重启策略。设置优化器的初始步数step为0；
5、周期优化：对于每个周期t，执行以下步骤：
6、计算梯度：使用当前参数计算损失函数关于参数的梯度gt。更新一阶和二阶矩：使用adam算法更新一阶矩mt和二阶矩vt；
7、检查是否需要重启：如果t’等于0，则将restart_step重置为0。执行优化：
8、如果不需要重启，则执行以下子步骤：计算一阶和二阶矩的估计值：使用当前步数t’，计算一阶和二阶矩的估计值和
9、更新参数：对于每个参数θ，执行以下操作：计算一阶mt′和二阶矩vt′。对梯度进行裁剪，以确保梯度的范数不超过阈值clip_value。计算步长step_size，并使用更新公式更新参数θ；
10、更新周期计数器：更新t’为下一个周期的值，同时更新restart_step；
11、返回结果：返回优化后的最终参数θt。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于深度学习算法的改进胃肠病图像分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的改进胃肠病图像分类方法，其特征在于，在数据加载和预处理之后，还包括：进行图像去噪、归一化处理，以及将图像调整到统一的大小，保证数据的一致性。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的改进胃肠病图像分类方法，其特征在于，步骤S3所述使用MobileNetV2和ShuffleNetV2轻量级神经网络进行图像特征提取，通过卷积层提取图像中的关键特征，并用于后续的模型训练。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的改进胃肠病图像分类方法，其特征在于，步骤S4所述通过初始化模型参数，设置初始学习率、动量因子和优化器参数，使用CG-Adam优化器进行训练，提升训练稳定性和效率。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的改进胃肠病图像分类方法，其特征在于，步骤S5所述通过计算梯度，结合梯度裁剪、范数裁剪和控制重启策略，使用CG-Adam算法更新模型参数，提高训练效果和优化效率。
6.根据权利要求1所述的
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的改进胃肠病图像分类方法，其特征在于，步骤S7所述通过分析评估结果，提出模型优化建议，以提高模型在实际应用中的效果和可靠性。
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习算法的改进胃肠病图像分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的改进胃肠病图像分类方法，其特征在于，在数据加载和预处理之后，还包括：进行图像去噪、归一化处理，以及将图像调整到统一的大小，保证数据的一致性。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的改进胃肠病图像分类方法，其特征在于，步骤s3所述使用mobilenetv2和shufflenetv2轻量级神经网络进行图像特征提取，通过卷积层提取图像中的关键特征，并用于后续的模型训练。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的改进胃肠病图像分类方法，其特征在于，步骤s4所述通过初始化模型参数，设置初始学习率、动量因子和优化器参...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙海静，于浩，崔佳琪，周雯，王建涛，杨佳澎，张鹏程，邵一川，
申请(专利权)人：沈阳大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。