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基于深度学习的医疗器械数据清洗方法及系统
摘要文本
本发明提供了一种基于深度学习的医疗器械数据清洗方法及系统，方法包括：获取样本数据，根据样本数据训练深度学习神经网络，得到拆分模型；根据拆分模型对待清洗数据和预设标准数据进行拆分，得到若干待清洗实体拆分项和标准实体拆分项；重组若干待清洗实体拆分项和标准实体拆分项，得到重组待清洗数据和重组标准数据；基于机器学习相似度算法，计算重组待清洗数据和重组标准数据的相似度，根据相似度确定匹配项；判断每一匹配项与对应重组待清洗数据的相似度是否大于校验阈值，若大于，根据匹配项修正对应重组待清洗数据，得到清洗结果。
申请人信息
- 申请人:北京三维天地科技股份有限公司
- 申请人地址:100000 北京市海淀区西四环北路119号A座3层309室
- 发明人: 北京三维天地科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于深度学习的医疗器械数据清洗方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410059093.9 |
| 申请日 | 2024/1/16 |
| 公告号 | CN117762917A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06F16/215 |
| 权利人 | 北京三维天地科技股份有限公司 |
| 发明人 | 金震; 张京日; 万俊 |
| 地址 | 北京市海淀区西四环北路119号A座3层309室 |
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的医疗器械数据清洗方法，其特征在于，包括：获取样本数据，根据样本数据训练深度学习神经网络，得到拆分模型；根据拆分模型对待清洗数据和预设标准数据进行拆分，得到若干待清洗实体拆分项和标准实体拆分项；重组若干待清洗实体拆分项和标准实体拆分项，得到重组待清洗数据和重组标准数据；基于机器学习相似度算法，计算重组待清洗数据和重组标准数据的相似度，根据相似度确定匹配项；判断每一匹配项与对应重组待清洗数据的相似度是否大于校验阈值，若大于，根据匹配项修正对应重组待清洗数据，得到清洗结果。