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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。
全文数据：
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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