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一种基于跨模态技术的肺部X光片诊断报告自动生成平台 

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申请/专利权人:桂林电子科技大学

摘要:本发明展示了一种基于跨模态技术的肺部X光片诊断报告自动生成平台,该平台基于Django框架构建,实现了前后端分离,并通过以下步骤进行操作:S1:用户登录;S2:模型选择;S3:数据上传;S4:结果反馈。此平台在选择模型阶段提供了三种针对肺部X光片的跨模态模型:R2GenCMN生成诊断报告模型、XPRONET诊断与标注模型以及MedCLIP疾病分析模型。用户根据选择的模型上传不同的数据:R2GenCMN模型需要正面和侧面的X光图像来生成诊断报告;XPRONET模型除了要求上传X光片的正侧面图像外,还需附带疾病标签以生成详细的诊断报告;MedCLIP模型仅需要正面的X光图像即可分析出各种疾病的可能性得分。该平台为医疗专业人士及非专业用户提供了一种高效、便捷的肺部X光诊断手段。

主权项:1.一种基于跨模态技术的肺部X光片诊断报告自动生成平台,其特征在于,包括以下步骤:S1:登录平台,通过URL地址,访问我们搭建的平台;S2:选择模型,分别是两个报告生成模型R2GenCMN和XPRONET以及一个疾病分析模型MedCLIP。这三个模型都是之前已经训练出来的深度学习模型;S3:上传数据,对于生成报告模型R2GenCMN需要上传一张正面的肺部X光片图和一张侧面的X光片图。对于生成报告模型XPRONET需要上传一张正面的肺部X光片图和一张侧面的X光片图以外,还需要选择疾病种类标签。对于疾病分析模型MedCLIP则只需要上传一张正面的X光片图即可。S4:结果返回,通过Django获取到图片数据之后,传输给后端的经过预训练好的模型,得到诊断报告或者疾病分数,然后再返回给前端界面给用户进行展示如图6-8所示。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 桂林电子科技大学 一种基于跨模态技术的肺部X光片诊断报告自动生成平台

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