摘要
本发明涉及医疗信息化领域。本发明公开了一种基于多模态数据融合的甲状腺癌电子病历系统,其包括多模态数据采集模块采集患者文本、超声影像、基因、生化指标及临床数据并标准化校准生成标准数据;多模态特征提取模块通过多技术提取各标准数据的语义、结构、突变、变化及波动特征;单模态预测模型构建模块基于各特征构建文本、图像等单模态预测模型并输出结果;多模态融合预测模块基于深度学习框架融合单模态模型输出多模态融合预测结果。本发明整合多模态数据,提升甲状腺癌诊断准确性与全面性。系统通过标准化数据处理确保一致性,借助多模态特征提取与融合机制,辅助医生精准判断病理类型、推荐治疗方案及评估预后。
技术关键词
多模态数据融合
电子病历系统
多模态数据采集
特征提取模块
生物统计分析
跨模态
波动特征
降噪单元
深度学习框架
注意力机制
Apriori算法
指标
图谱
变异检测算法
双向长短期记忆网络
文本
贝叶斯神经网络
超声影像数据
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地理信息系统三维
建模方法
动态时间规整算法
分布式光纤温度传感器
MEMS压力传感器
中转平台
业务数据类型
监测预警方法
批量
训练样本数据
图像特征提取模型
拼图
图像生成模型
人工智能模型
信息熵
深度学习神经网络
城市行道树
影像
多模态数据融合
街景