基于深度学习的智能分类诊断眩晕疾病的诊疗系统

本发明涉及疾病诊断技术领域，具体地公开了基于深度学习的智能分类诊断眩晕疾病的诊疗系统，包括：眼震样本收集模块：用于得到训练集数据；模型训练模块：用于得到眼震波形范围；模型诊断模块：用于得到患者的眩晕诊断结果；诊断结果确认模块：基于单一目标人员的眩晕诊断结果，评估眩晕诊断结果是否准确；误导原因分析：基于诊断不准确信号，分析单一目标人员是否有对诊断模型产生误导，若产生误导，则生成类型误导信号；模型自主学习模块：基于类型误导信号，从而对眼震波形范围进行针对单一目标人员的学习更新；本发明不仅显著提升了诊断的精确性，更有效地减少了因个体差异导致的误诊或漏诊现象。