摘要
本发明公开了基于多模态数据的心脑血管疾病风险预测方法、系统及相关设备,涉及心脑血管疾病风险预测领域,本发明针对每一样本数据,对其各个模态对应的特征矩阵进行5阶张量积运算,得到高阶张量;通过低秩张量网络运算处理高阶张量,得到重构的低秩张量;对每一样本数据对应的低秩张量进行风险标签标注;利用构建的数据集训练分类器,得到目标模型;通过目标模型预测待测病患的心脑血管疾病风险;其通过5阶张量积运算处理多种模态的数据,捕捉不同模态之间的复杂关系,同时捕捉局部的互相关系,实现了颈动脉影像学参数与传统危险因素的整合。
技术关键词
心脑血管疾病风险
多模态
斑块
训练分类器
预测系统
矩阵
标签
血糖值
样本
机器可读介质
高风险
数据获取模块
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数值
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