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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种基于大模型智能体的多模态AD风险辅助预测方法及系统，其中方法包括以下步骤：获取包括低纬的AD多模态数据；对多模态数据进行特征筛选；基于筛选获得的特征，通过跨模态注意力网络模块和图神经网络模块分别获得参数输出；将两网络所获取的参数输出进行参数融合计算，以获取深度神经网络输出结果；将深度神经网络输出结果传输至基于大语言模型的智能体系统，得出最终预测结果。本发明能够对AD多模态数据中低维空间做特征做计算和筛选，即剔除了冗余噪声特征，又增强了深度学习模型的学习能力。同时，在本发明中通过参数融合，创新性地将图神经网络与注意力神经网络形成了结合使用，解决了现有技术中这两种网络无法兼容的难题。
主权项：1.一种基于大模型智能体的多模态AD风险辅助预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取低纬的AD多模态临床数据；对所述低纬的AD多模态临床数据的所有特征构建特征分类树；训练所述特征分类树，获得特征分类模型；通过特征分类模型，计算所述AD多模态数据中每个特征的特征值，并完成特征筛选；将筛选获得的特征的相应数据集作为输入，通过跨模态注意力网络模块获得不同模态间的注意力矩阵，并且基于跨模态注意力网络模块而输出的第一向量矩阵；同步地，将筛选获得的特征的相应数据集作为输入，通过图神经网络模块获取基于图神经网络模块而输出的第二向量矩阵；将第一向量矩阵和第二向量矩阵进行参数融合计算，以获取作为AD辅助预测值的深度神经网络输出结果；将深度神经网络输出结果应用到基于大语言模型的多智能体系统中，并由基于大语言模型的多智能体系统得出最终预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于大模型智能体的多模态AD风险辅助预测方法及系统
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