摘要
本发明属于医疗图像处理技术领域,公开了一种基于图像与文本特征融合的医疗图像诊断系统,包括图像处理模块负责对医学图像进行增强、分割和特征提取;文本解析模块负责从电子病历中提取关键临床信息;语义对齐与特征融合模块将图像特征和文本特征嵌入到统一的向量空间实现多模态数据的融合;模型训练与优化模块负责训练和优化医疗诊断系统模型;临床应用模块负责将训练好的医疗诊断系统模型应用于实际医疗环境中,辅助医生进行疾病诊断。本发明采用上述一种基于图像与文本特征融合的医疗图像诊断系统,通过结合图像增强、形态学处理、NLP解析和多模态特征融合,更全面地理解患者的病情,提高诊断的精准度,并为医生提供更可靠的辅助决策依据。
技术关键词
图像诊断系统
医疗诊断系统
文本
图像处理模块
实体识别模型
融合策略
直方图均衡化
医疗图像处理技术
语义
图像增强
双向长短期记忆网络
多任务学习方法
多尺度形态学
模态特征
电子病历数据
注意力机制
迁移学习方法
系统为您推荐了相关专利信息
情感分析模型
多尺度特征提取
融合语义信息
情感分析方法
模态特征
适配器
文本特征向量
风格
图像编码器
图标生成方法
渗透测试系统
分析模块
知识图谱技术
子模块
渗透测试技术
文本情感识别方法
文本情感分类器
政务
训练分类器模型
数据