摘要
本发明涉及医学人工智能领域,具体涉及基于多模态深度学习的喉癌早期智能诊断系统及其方法,系统包括多模态数据采集、跨模态特征提取、跨模态注意力网络、专家级知识蒸馏网络、病灶演变预测和诊断决策与可视化模块,通过采集内窥镜影像、声学特征和临床数据,系统提取高维特征向量,利用跨模态注意力网络进行特征融合,专家级知识蒸馏网络结合病理和专家经验,指导神经网络学习,病灶演变预测模块跟踪病灶变化,生成风险预测,最终,诊断决策与可视化模块生成诊断结果和解释。此系统通过多模态数据融合,提高了喉癌早期检出率。
技术关键词
多模态数据采集
声学特征
多模态深度学习
子模块
高维特征向量
网络模块
跨模态
内窥镜
智能诊断系统
可视化模块
特征提取模块
喉癌
知识蒸馏方法
学生
影像
可视化单元
注意力机制