基于深度卷积神经网络的儿童肺炎病因分型系统

本发明涉及训练模型技术领域，具体涉及基于深度卷积神经网络的儿童肺炎病因分型系统。该系统包括数据获取模块，用于获取影像及在训练模型中的特征；成人对比分析模块通过儿童与成人肺炎影像对应特征在不同病因上的表现偏差，以及特征关联的表现偏差，得到对比重要性；临床影响分析模块通过病因与临床指标的关联结合特征相关情况，得到临床参考性；模型调整训练模块综合对比重要性和临床参考性表征的贡献度，并根据贡献度在不同病因的显著情况调整训练分类的权重得到模型。本发明通过儿童与成人的特征对比提取，结合临床关联在病因分型的辅助分类特征，减小生长阶段不同导致的分类误差，提高儿童肺炎病因分型模型的准确性和鲁棒性。