基于多模态数据和残差图注意力网络的生物特征分析系统

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正文
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基于多模态数据和残差图注意力网络的生物特征分析系统
申请号:CN202510826043
申请日期:2025-06-19
公开号:CN120655990A
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态数据和残差图注意力网络的生物特征分析系统,包括多模态数据处理模块、个体相似性网络构建模块、生物特征提取模块和生物特征分析模块。通过采集临床影像数据和基因表达的多模态数据,一方面融合构建全面的生物个体相似性网络,另一方面基于多模态自编码器融合方法进行特征提取,最后输入构建的残差图注意力网络模型进行特征处理,以实现各类生物特征及样本的精准分类分析。本发明有效提高了生物潜在特征分析准确性和可靠性,为生物科学研究和健康管理提供有力参考,有利于早期发现生物特征的潜在变化和实施个性化健康管理。
技术关键词
特征分析系统 多模态 生物特征提取 卷积神经网络模型 特征分析方法 网络融合方法 线性支持向量机 网络特征 矩阵 融合策略 引入注意力机制 数据处理模块 自动编码器 计算机程序指令 预测特征
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