摘要
本发明属于医学数据处理领域,提供了一种联合自然语言和内镜图像多模态早癌预测系统,包括:数据获取模块,被配置为:获取胃镜样本图像及其对应的诊断文本数据;图像特征提取模块,被配置为:提取胃镜样本图像对应的图像特征向量;文本特征提取模块,被配置为:采用微调后的BERT模型提取每条诊断文本数据特征,将输出的所有包含全局信息的文本特征向量,按照诊断文本的时间顺序依次传入LSTM网络,提取文本特征向量中的时序特征;特征融合模块,被配置为:将图像特征向量和文本特征向量融合后得到双模态融合向量;结果预测模块,被配置为:将双模态融合向量输入至全连接层中分类,预测得到最终的分类结果,能够有效的检测出早癌。
技术关键词
文本特征向量
图像多模态
图像特征向量
预测系统
自然语言
胃镜
图像特征提取
时序特征
特征提取模块
双模态
前馈神经网络
样本
中文标点符号
数据获取模块
生成特征向量
多头注意力机制
语义
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多模态数据融合
健美操
分析系统
图像特征向量
图像数据处理