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申请/专利权人：浙江财经大学
摘要：本发明公开了尿路结石感染性的术前分析方法、分析系统及相关设备，属于人工智能预测技术领域，方法基于已经确定了尿路结石感染性与否的历史患者的CT图像和临床信息表格数据来训练模型，模型训练完之后，输入待评估患者的CT图像和临床信息表格数据让模型自动判断是感染性还是非感染性。构建的处理模型包括视觉与文本转换模块、分割模块和分类模块，通过分割模块得到分割特征图和最终分割结果；通过分类模块得到最终的分类结果。本发明集成CT图像和临床信息表格数据来进行分析评估，对患者的尿路结石是否为感染性做出精准判断；且在实现分类的同时还能获得对CT图像的分割结果，实现多任务功能，为尿路结石患者的诊治提供更多的信息。
主权项：1.一种尿路结石感染性的术前分析方法，其特征在于：先构建处理模型，所述处理模型包括视觉与文本转换模块64、分割模块65和分类模块66，所述分割模块65包括Transformer编码器和CNN解码器；所述分类模块66包括多模态分割注意力融合模块、线性层和分类头，其中，多模态分割注意力融合模块包括CT图像与临床信息注意力模块和分割与多模态注意力模块；后续步骤中，处理模型对输入数据进行如下处理：A、将预处理过的结石CT图像和临床信息表格数据输入视觉与文本转换模块64中转换成一维序列，得到序列化的CT图像和序列化的临床信息表格数据；B、将序列化的CT图像输入到分割模块65得到分割特征图和最终分割结果；C、将序列化的CT图像、序列化的临床信息表格数据和步骤B中获得的分割特征图输入到分类模块66中的多模态与分割注意力融合模块，得到分割多模态表征；D、将步骤C获得的分割多模态表征经过线性层处理后输入到分类头，得到最终的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江财经大学 尿路结石感染性的术前分析方法、分析系统及相关设备
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