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申请/专利权人:中国科学技术大学
摘要:本发明的一种基于多模态特征融合的乳腺功能预测方法、设备及介质,为使用线性先验假设提供了选择依据;然后,利用迁移学习技术,先前任务中学习到的特征和参数被应用于乳腺功能预测任务,解决了数据量不足的问题,同时提高了学习效率和模型的稳定性;最后,通过引入多模态特征融合的策略,实现了CT影像、临床文本特征和乳腺功能特征的有效结合,充分利用了不同信息源之间的互补性,进一步提升了预测性能。不同模态数据预测实验表明,加入临床文本特征的模型预测能力优于只使用CT影像的模型,使用CT影像+临床文本特征+乳腺功能特征的模型预测效果最优,验证了本研究所提取的乳腺功能特征的有效性。
主权项:1.一种基于多模态特征融合的乳腺功能预测方法,其特征在于,包括以下步骤,S1、首先,对CT影像和临床文本数据进行预处理;S2、其次,设计自适应模块寻找最适合IPF患者的乳腺功能衰减函数;S3、利用特征提取模块来全面提取特征,将处理的数据输入到特征提取模块和衰减函数,特征提取模块包括CT特征提取、临床文本特征提取和乳腺功能特征提取3个子模块,以全面提取特征。使用多模态特征预测网络全面评估乳腺功能情况;S4、最后,对特征提取模块进行调整,对预训练模型进行微调以提升模型的预测性能,然后用于评估试验结果。
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权利要求:
百度查询: 中国科学技术大学 基于多模态特征融合的乳腺功能预测方法、设备及介质
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