摘要
本发明提供一种基于多模态数据的胸部病理人工智能聚合预测方法,包括将来自不同模态的原始医疗数据转换成适合处理的格式、建立三种机器学习通用模型训练、分别提取病人多模态特征嵌入并输入模型进行胸部病理聚合预测、计算不同数据源的Shapley值和分析每个模态对于模型性能的影响。本发明提供了一种基于多模态数据的人工智能聚合预测方法,能够成为临床实践和医疗诊断的辅助工具,提高临床诊断效率及准确率。
技术关键词
数据嵌入
多模态特征
机器学习架构
超声影像数据
文本
表格特征
编码器
预训练模型
多层感知机
标识符
图像
做法
随机森林
双模态
格式
辅助工具
药物
系统为您推荐了相关专利信息
意图分类方法
噪声样本
联合损失函数
大语言模型
文本
无人机入侵检测
加权欧氏距离
多模态特征融合
视觉
可见光
图像生成网络
空间特征提取
视频生成方法
训练文本数据
时序