一种联合自然语言和内镜图像多模态早癌预测系统

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一种联合自然语言和内镜图像多模态早癌预测系统
申请号:CN202410777941
申请日期:2024-06-17
公开号:CN118692657A
公开日期:2024-09-24
类型:发明专利
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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