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龙图腾网获悉无锡祥生医疗科技股份有限公司申请的专利医疗数据集优化方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114582518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210238800.1，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权医疗数据集优化方法及设备是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本医疗数据集优化方法及设备在说明书摘要公布了：本申请是关于一种医疗数据集优化方法及设备，具体涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：获取医疗数据集；针对每个该医疗样本数据，分别通过各个神经网络模型对该医疗样本数据进行处理，获得该医疗样本数据对应的各个熵；将各个该医疗样本数据各自对应的各个熵构建为熵矩阵；对该医疗数据集进行划分，获得各个医疗数据子集；针对每个医疗数据子集，通过该熵矩阵计算该医疗数据子集中样本的多样性、覆盖性及均衡性，并对该医疗数据子集进行更新，获得目标数据子集；基于各个该目标数据子集，构建优化后的医疗数据集。通过上述方案提高了通过优化后的医疗数据集进行神经网络模型训练的训练效果。

本发明授权医疗数据集优化方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种医疗数据集优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取医疗数据集；所述医疗数据集中包含各个医疗样本数据； 针对每个所述医疗样本数据，分别通过各个神经网络模型对所述医疗样本数据进行处理，获得所述医疗样本数据对应的各个熵；所述神经网络模型用于对所述医疗样本数据进行推理计算； 将各个所述医疗样本数据各自对应的各个熵作为元素，以生成为熵矩阵； 对所述医疗数据集进行划分，获得各个医疗数据子集； 针对每个医疗数据子集，通过所述熵矩阵计算所述医疗数据子集中样本的多样性、覆盖性及均衡性，并基于所述医疗数据子集中医疗样本数据的多样性、覆盖性及均衡性对所述医疗数据子集进行更新，获得目标数据子集； 基于各个所述目标数据子集，构建优化后的医疗数据集； 所述针对每个医疗数据子集，通过所述熵矩阵计算所述医疗数据子集中样本的多样性、覆盖性及均衡性，包括： 在所述熵矩阵中读取所述医疗数据子集中各个医疗样本数据所对应的元素值；将医疗数据子集中各个医疗样本数据所对应的元素值的和，与神经网络模型的个数的比值，确定为所述医疗数据子集中医疗样本数据的多样性； 将所述熵矩阵的元素中，大于目标滑动因子的元素转换为1，并将所述熵矩阵的元素中，小于目标滑动因子的元素转换为0，以获得更改矩阵； 针对每个神经网络模型，在所述更改矩阵中获取所述神经网络模型对所述医疗数据子集中各个医疗样本数据进行处理所得到的元素，并求和以得到响应计数； 计算所述更改矩阵中各个元素的平均值，以获得响应平均值； 计算所述响应平均值与所述响应计数之间的标准差，以获得所述神经网络模型对应的响应偏差； 将所述响应计数与所述响应偏差的比值，按照神经网络模型的类别进行求和，获得所述医疗数据子集的均衡性； 将所述响应计数与所述更改矩阵的元素个数的比值，按照神经网络模型的类别进行求和，获得所述医疗数据子集的覆盖性。

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