摘要
本发明公开了基于多模态深度学习与有限元法的软组织预测系统,包括数据预处理模块、多模态数据融合模型构建模块、模型训练模块、有限元模型构建模块、循环神经网络模型构建模块和高级特征提取模块;收集软组织的医学影像数据并进行预处理,构建多模态数据融合模型和循环神经网络模型并进行训练,构建有限元模型,将有限元模型和循环神经网络模型的输出结果输入到卷积循环神经网络中,提取高级特征,完成软组织响应的预测。本发明增强了对软组织行为预测的准确性和鲁棒性。
技术关键词
循环神经网络模型
多模态深度学习
多模态数据融合
时间序列数据处理
预测系统
卷积循环神经网络
收集软组织
模型训练模块
医学影像数据
特征提取模块
应力
时间序列特征
卷积神经网络提取
传播算法
三维重建技术
特征融合网络
系统为您推荐了相关专利信息
配准系统
多模态医学影像
医学影像数据
累积分布函数
掩模
病虫害智能识别
深度学习识别
图像增强模块
多模态数据融合
防治系统
无故障概率
多模态深度学习
电力设备振动信号
融合特征
多层次
光谱重建模型
重构模型
光纤线路故障检测
光纤网络
联合损失函数
货量预测方法
集成梯度
CatBoost算法
贝叶斯模型
网格搜索算法