基于NLP技术的图像文本跨模态关联匹配方法及系统

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基于NLP技术的图像文本跨模态关联匹配方法及系统
申请号:CN202410988791
申请日期:2024-07-23
公开号:CN118969307A
公开日期:2024-11-15
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于NLP技术的图像文本跨模态关联匹配方法及系统,该方法包括如下步骤:获取目标患者的医疗影像数据和医疗影像数据的描述性文本数据;基于医疗影像数据的关联信息构建匹配字典;采用正则表达式将标签信息与匹配字典进行匹配,得到医疗影像数据对应的扫描类别数据;提取描述性文本数据中的检查数据;将检查关联数据与匹配字典进行匹配,得到医疗影像数据对应的检查部位信息;通过将目标患者的患者信息作为医疗影像数据和描述性文本数据之间的约束条件,结合扫描类别数据和检查部位信息并利用NLP技术实现医疗影像数据和描述性文本数据之间的跨模态关联匹配。本发明具有高效实现影像与报告之间匹配工作的效果。
技术关键词
医疗影像数据 NLP技术 文本 字典 跨模态 神经网络模型构建 匹配模块 患者 子模块 标签 序列 人体解剖学 图像 关键词 键值 语义 模型训练模块 数据获取模块 合并单元
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