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申请/专利权人：深圳市龙岗中心医院;深圳市大数据研究院
摘要：本发明公开了跨模态脑出血预后状态的分类方法、装置、终端及介质，方法包括：采集用户信息，将所述用户信息输入至所述特征提取模块中，得到目标特征数据，所述目标特征数据包括文本特征表示和视觉特征表示；将所述文本特征表示和所述视觉特征表示输入至联合注意力融合模块，所述联合注意力融合模块用于对所述文本特征表示和所述视觉特征表示进行数据处理，得到目标融合特征；将所述目标融合特征输入至分类模块进行脑出血预后分类，得到预后状态的分类结果，所述分类结果包括预后良好和预后不良。本发明构建由特征提取模块、联合注意力融合模块和分类模块组成的跨模态网络模型，能将临床文本和CT图像信息有效融合，提高了预后状态的分类性能。
主权项：1.一种跨模态脑出血预后状态的分类方法，其特征在于，所述方法应用于跨模态网络模型，所述跨模态网络模型包括特征提取模块、联合注意力融合模块和分类模块，所述方法包括：采集用户信息，将所述用户信息输入至所述特征提取模块中，得到目标特征数据，所述目标特征数据包括文本特征表示和视觉特征表示，所述文本特征表示反映的是所述用户信息中文本报告信息所对应的特征信息，所述视觉特征表示反映的是所述用户信息中CT图像信息对应的特征信息；将所述文本特征表示和所述视觉特征表示输入至所述联合注意力融合模块，所述联合注意力融合模块用于对所述文本特征表示和所述视觉特征表示进行数据处理，得到目标融合特征；将所述目标融合特征输入至所述分类模块进行脑出血预后分类，得到预后状态的分类结果，所述分类结果包括预后良好和预后不良。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市龙岗中心医院 深圳市大数据研究院 跨模态脑出血预后状态的分类方法、装置、终端及介质
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