摘要
本发明公开了基于多模态图像结合机器学习的心肌炎识别方法及系统。该基于多模态图像结合机器学习的心肌炎识别方法,包括以下步骤:文件数据收集;多模态特征数据融合;模型构建;模型评估;心肌炎识别。本发明通过对获取的初始文件数据进行数据标注和预处理得到文件数据,并对文件数据进行特征提取和多模态融合得到融合模态文件特征数据,然后将得到融合模态文件特征数据输入预设编码器中获取融合模态文件编码数据并构建待评估心肌炎识别模型,接着对待评估心肌炎识别模型进行评估得到第一心肌炎识别模型,最后结合第一心肌炎识别模型进行心肌炎识别得到心肌炎识别结果并进行反馈,提高了肌炎识别效率,解决了现有技术中存在肌炎识别效率低的问题。
技术关键词
图像编码数据
多模态
文件特征
指数
识别方法
文本
数据特征提取
音频
偏差
数据收集模块
验证特征
训练特征
数据分布
数据编码器
收敛模型
识别模块
系统为您推荐了相关专利信息
模式识别方法
模式识别模型
样本
多项式
拉普拉斯
模态特征
编码器
注意力机制
在线视频会议
跨模态
个性化推荐系统
策略梯度强化学习
模块
节点
停机场