摘要
本发明涉及医学影像分析领域,具体涉及基于多模态数据的胎盘植入性疾病分级判断方法及系统,方法步骤包括:S1:收集患者的临床信息、医学影像信息、病理检查结果,形成样本数据;S2:基于样本数据构建训练模型使用的数据集,并训练胎盘植入性疾病分级诊断模型;S3:利用训练好的胎盘植入性疾病分级诊断模型对患者进行分级诊断。本发明通过融合医学影像特征与临床特征数据,构建深度学习模型,解决现有技术中胎盘植入性疾病分级粒度粗糙、准确率不足的问题,实现胎盘粘连、植入、穿透的精准分级。
技术关键词
判断方法
多模态特征
医学影像信息
疾病
患者
数据
分类器
医学影像特征
组合器
编码器
随机梯度下降
标签
样本
深度学习模型
拼接方法
判断系统
处理器
矩阵
风险
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多模态特征融合
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风险分层
样本
风险预测方法