摘要
本申请涉及AI诊断领域,尤其涉及一种基于AI多模态诊断模型的构建方法,获取多维度临床队列数据体系,将所述多维度临床队列数据体系进行数据预处理,多维度临床队列数据体系中的高权重的微生物检测结果构建污染消除模型减少噪音,对经过处理后的多维度临床队列数据体系构建多模态融合模型;通过建立AI驱动获取多维度临床队列数据体系,对多维度临床队列数据体系中多模块数据进行多模态融合,能清晰指向致病病原、断定病因,可联邦学习式在多中心临床验证和使用。
技术关键词
队列
数据特征提取
多模态
时间序列数据处理
文本
影像
残差信号能量
时间序列形式
信息安全保障
模态特征
注意力机制
长短期记忆网络
时间序列特征
随机森林模型
机器学习算法
训练集数据
构建算法
频谱特征
系统为您推荐了相关专利信息
规避系统
网络拓扑
空间预测器
时空融合特征
链路
注意力机制
识别系统
上下文管理
多用户
数据获取单元
矿井提升系统
多模态数据库
图像编码器
故障诊断模型
智能运维方法
物体检测方法
视觉
图像
物体检测程序
多任务损失函数