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申请/专利权人：武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
摘要：本发明公开了一种基于多模态数据分析模型的精神疾病辅助诊断方法及系统，首先采集用户接受问诊时人脸表情数据、语音数据和文本数据，并进行预处理；然后提取多模态特征，包括预处理后人脸表情数据、语音数据和文本数据的特征；最后将所述多模态特征输入多模态数据分析模型，输出分类结果；本发明设计了可同时收集用户在“观影‑读诗‑数字医生问诊”多阶段实验流程中的文本、语音、面部表情异构多模态数据的采集方法；设计了异构多模态数据后处理以及异构多模态精神疾病分析模型，以辅助医生智能诊断并提升医生看诊效率。本发明基于多模态数据采集、分析，开发一体化系统，实现了常见精神疾病患者的智能辅诊，节省了人工成本。
主权项：1.一种基于多模态数据分析模型的精神疾病辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集用户接受问诊时人脸表情数据、语音数据和文本数据，并进行预处理；步骤2：提取多模态特征，包括预处理后人脸表情数据、语音数据和文本数据的特征；步骤3：将所述多模态特征输入多模态数据分析模型，输出分类结果；首先对所述多模态特征，首先对多模态特征中存在的非数字NaN值进行处理，采用填充0的方法以保持数据的完整性；随后，针对不同模态的特征，采用最大-最小归一化方法处理，确保多模态特征具有预设的数值范围；然后进行多模态特征融合；首先采用多视图降维方法确保不同模态的特征在特征维度上实现对齐；然后通过特征级联的方法，将来自不同模态的特征进行融合，形成一个整合的多模态特征表示；最后将整合的多模态特征输入多模态数据分析模型，输出分类结果；包括正常结果和非正常结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学人民医院(湖北省人民医院) 基于多模态数据分析模型的精神疾病辅助诊断方法及系统
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