基于多模态特征解耦、重组与融合的癌症生存预测系统

AITNT
正文
推荐专利
基于多模态特征解耦、重组与融合的癌症生存预测系统
申请号:CN202510410568
申请日期:2025-04-02
公开号:CN120376164A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态特征解耦重组与融合的癌症生存预测系统,包括数据获取及预处理单元,用于获取包含影像数据、病理切片数据的多模态癌症数据并进行预处理;癌症生存预测单元,其用于利用癌症生存预测模型基于预处理后的多模态数据进行生存预测,具体包括:利用区域交叉注意力和全连接进行特征交互和解耦得到各自的特定模态特征、探索模态特征和共享模态特征,这四类模态特征经过采用随机特征重组策略进行重组后再经过特征融合得到融合特征,融合特征用于生存预测。利用该系统可以解决实际应用中仅依靠单一模态或传统融合方法分析癌症患者影像及病理数据来预测生存风险不够精准的问题,从而指导医生的后续治疗方案。
技术关键词
生存预测系统 多模态特征 融合特征 ResNet网络 生存预测方法 编码器 特征提取模块 数据 注意力 影像 子模块 Softmax函数 训练特征 融合方法 矩阵 分段 输出特征
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于时空联合与残差扩散的节点电价场景生成方法及装置
场景生成方法 节点 联合神经网络模型 皮尔逊相关系数 数据
2
一种狭小管道内部双目全角度激光三维扫描装置及方法
激光三维扫描装置 条纹 双目相机 图像 空间特征提取
3
基于大语言模型的文档查重方法、装置、设备及存储介质
文档特征 大语言模型 文档查重方法 语义 文档查重技术
4
一种星表撞击坑检测识别方法及系统
检测识别方法 后处理参数 检测识别系统 滤波器 数据
5
一种基于深度学习的民族服饰图案语义分割方法及系统
民族服饰 语义分割方法 注意力机制 卷积神经网络提取 图案
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号