摘要
本专利公开了一种面向阿尔茨海默病的多模态融合系统及方法,属于人工智能和医学领域,系统由多模态数据预处理层,多模态数据特征提取层,基于注意力机制的多模态数据融合层组成;多模态数据预处理层分别对临床、遗传、图像数据进行预处理;多模态数据特征提取层对预处理后的三个单一模态数据进行特征提取;基于注意力机制的多模态数据融合层将所述三个模态的数据作为输入,利用注意力机制提取模态的单一及融合特征进行融合。本发明对于阿尔兹海默病的检测更贴合实际的临床断诊需求,有助于提高对阿尔兹海默病预测的准确性,更全面地了解患者病情,从而给患者提供更个性化的治疗措施,同时也可以对阿尔兹海默病的预防检测筛查起到相应的作用。
技术关键词
注意力机制
跨模态
阿尔茨海默
融合方法
数据特征提取
双模态
交互特征
多模态
图像
深度神经网络
患者医疗数据
数据融合系统
阿尔兹海默病
生成特征向量
连续型数据
模态特征
编码器
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编解码
深度学习技术
解码网络
二值化阈值
图像重建
强度识别方法
视频帧
计算机程序指令
识别系统
计算机视觉检测
多头注意力机制
双向长短期记忆
事件识别方法
相位敏感光时域反射仪
计算机可执行指令
兴趣点推荐方法
轨迹
矩阵
Softmax函数
编码