摘要
本发明公开了一种基于多模态数据的小儿肺炎智能分类方法,包括输入多模态数据集,包括X线片数据、病史数据和临床特征数据;对X线片数据、病史数据和临床特征数据进行编码,并且各数据编码至少包括位置编码和模态编码;将编码后的X线片数据、病史数据和临床特征数据进行拼接,获得一个多模态特征序列;将多模态特征序列输入基于Transformer的模块进行分类;大大提高了效率和准确性,并且针对不同模态的医学数据,利用独特的数据编码方式,能够有效地提取不同模态数据的深度特征,提升最终的小儿肺炎类型识别准确率。
技术关键词
智能分类方法
多模态
图像块
多层感知机
模态特征
小儿
注意力机制
数据编码方式
扩增方法
序列
训练集
编码方法
输出特征
像素
线性
编码器
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