摘要
本发明公开了一种基于胸片与EHR数据的心衰特征识别方法,涉及心力衰竭特征识别领域。包括如下步骤:S1:对胸片与EHR数据进行预处理;S2:将处理过的胸片与EHR数据输入到融合多模态注意力模块的Resnet模型进行训练,构建准确的神经网络模型,并输出预测结果。本发明可以更好的利用胸片图像和EHR数据,获取相对准确的神经网络模型,达到心力衰竭特征识别的目的,提高了医学诊断的精度。通过应用本发明技术,医生可以更高效地评估心力衰竭特征,提供更准确的辅助诊断,制定更合理的治疗方案,进而提高治疗效果和患者生存率。同时,大大降低医生工作量和诊断时间,在一定程度上缓解医疗资源稀缺和不平衡问题。
技术关键词
多模态注意力
特征识别方法
神经网络模型
评估心力衰竭
数据
空间权重矩阵
图像
模块结构
融合特征
元素
通道
编码器
患者
积液
工作量
心脏
参数
系统为您推荐了相关专利信息
动力响应预测方法
数据混合驱动
加速度
构建机器学习模型
物理
矿山爆破作业
装药量
控制优化方法
时间差
大数据
特征提取模型
车位占用状态
停车场空闲车位
拓扑图
时间变化特征