一种基于多模态对比学习的医学图像预测方法

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一种基于多模态对比学习的医学图像预测方法
申请号:CN202410847584
申请日期:2024-06-27
公开号:CN118864362A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态对比学习的医学图像预测方法,涉及图像处理技术领域,该基于多模态对比学习的医学图像预测方法包括以下步骤:获取肺结节图像数据集并为图像数据集配对文本嵌入数据;基于预处理后的肺结节图像数据集和文本嵌入数据构建多模态对比学习模型,并对多模态对比学习模型进行初次训练;调整初次训练后的多模态对比学习模型参数并进行二次训练,对训练完成后的多模态对比学习模型依次进行性能测试和性能评估;利用性能评估达标后的多模态对比学习模型对肺结节图像数据集进行预测,得到肺结节良恶性预测结果。本发明实现了图像和文本在潜在语义空间中的精确对齐,有效地提高了分类模型识别真阳性结节的能力。
技术关键词
图像预测方法 肺结节图像 多模态 肺结节良恶性预测 分类特征 肺结节特征 学习特征 数据 医学 图像编码器 采样模块 标签文本 池化特征 解码器 注意力 生成特征 分类模型识别
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