摘要
本发明公开了一种基于多模态时序数据建模的儿童MPP辅助诊断系统,以提升肺炎支原体肺炎的辅助诊断、临床分型和重症预测能力,减少医生的工作负担。本发明创新性地提出基于多模态时序建模的MPP动态表征方法,通过融合影像、电子病历及检验指标等多模态数据,并采用时序特征嵌入技术,能够有效捕捉病程演变趋势。更进一步地,利用渐进式跨模态语义对齐策略与模态注意力门控机制,实现不同模态数据的深度融合,解决了传统方法因数据模态不兼容导致的诊断准确性不足问题。
技术关键词
辅助诊断系统
模态特征
肺炎支原体肺炎
多模态
影像
跨模态
特征提取模块
电子病历特征
多头注意力机制
解码器
电子病历数据
时序
指标
数据处理模块
动态表征方法
系统为您推荐了相关专利信息
机器人控制方法
多模态信息
生成机器人
自然语言
策略
动态缺陷
红外热像图像
子模块
激光轮廓
可见光图像
车辆总线数据
风险判断方法
实时视频
多模态
短距离
粒径分布测量方法
支持向量机模型
随机森林模型
多模态深度学习
散射光检测器
数据分析方法
时间序列预测模型
模型分析技术
客户服务效率
智能客服系统