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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明公开了一种基于胸片与EHR数据的心衰特征识别方法，涉及心力衰竭特征识别领域。包括如下步骤：S1：对胸片与EHR数据进行预处理；S2：将处理过的胸片与EHR数据输入到融合多模态注意力模块的Resnet模型进行训练，构建准确的神经网络模型，并输出预测结果。本发明可以更好的利用胸片图像和EHR数据，获取相对准确的神经网络模型，达到心力衰竭特征识别的目的，提高了医学诊断的精度。通过应用本发明技术，医生可以更高效地评估心力衰竭特征，提供更准确的辅助诊断，制定更合理的治疗方案，进而提高治疗效果和患者生存率。同时，大大降低医生工作量和诊断时间，在一定程度上缓解医疗资源稀缺和不平衡问题。
主权项：1.一种基于胸片与EHR数据的心衰特征识别方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：对胸片与EHR数据进行预处理；S2：将处理过的胸片与EHR数据输入到融合多模态注意力模块的Resnet模型进行训练，获取准确的神经网络模型，并输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 一种基于胸片与EHR数据的心衰特征识别方法
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