摘要
本申请涉及妇科医疗领域,公开了一种常见妇科疾病智能预测模型构建方法,包括以下步骤:S1、收集妇科患者的多维度数据;S2、对所述多维度数据进行预处理;S3、应用深度学习算法对预处理后的数据进行特征提取与学习,构建智能预测模型;S4、评估所述智能预测模型的性能。本发明通过结合影像和文本数据的分析,模型能够从多个维度抓住疾病特征,这可以提高对疾病的预测准确性。且模型融合了深度学习中的视觉特征识别能力和自然语言处理的文本理解能力,使得模型在处理复杂的医疗数据时更加有效。
技术关键词
预测模型构建方法
常见妇科疾病
深度学习算法
医学影像数据
基因组测序数据
自然语言
临床检查数据
迁移学习技术
疾病特征
视觉特征
文本
标志物
患者
曲线
矩阵
药物
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特征提取网络
注意力机制
盲道
模型训练模块
数据
活性预测方法
网格搜索算法
序列
中药
建立cDNA文库
故障预测模型
粒子群优化算法
电力传输路径
功率分配策略
深度学习算法
运动姿态识别方法
采集人体运动
纽扣
人体运动姿态
深度学习算法