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摘要：本发明公开了基于文本与多尺度图像多模态融合的垂体神经内分泌肿瘤分类系统及方法，包括以下步骤：采集垂体神经内分泌肿瘤患者的术前、手术、随访的多模态数据并进行预处理；基于病理分类的预测模型，将预处理后的多模态数据分为文本类数据和图像类数据，并分别提取各模态数据特征，将提取的各模态数据特征进行交互，获得融合的多模态特征；利用融合的多模态特征，对病理分类的预测模型进行训练；将待测的患者术前、手术、随访的多模态数据输入通过训练的病理分类的预测模型，获得对应的垂体神经内分泌肿瘤的分类信息。本发明利用患者的医疗文本信息和术前多尺度影像学检查进行病理分类的预测模型，实现垂体神经内分泌肿瘤准确分类。
主权项：1.基于文本与多尺度图像多模态融合的垂体神经内分泌肿瘤分类系统，其特征在于，包括：采集模块、构建模块、提取模块、训练模块和分类模块；所述采集模块用于采集垂体神经内分泌肿瘤患者的术前、手术、随访的多模态数据并进行预处理；所述构建模块用于构建病理分类的预测模型；所述提取模块用于基于所述病理分类的预测模型，将预处理后的所述多模态数据分为文本类数据和图像类数据，并分别提取各模态数据特征，将提取的各模态数据特征进行交互，获得融合的多模态特征；所述训练模块用于利用所述融合的多模态特征，对所述病理分类的预测模型进行训练；所述分类模块用于将待测的垂体神经内分泌肿瘤患者术前、手术、随访的多模态数据输入通过训练的所述病理分类的预测模型，获得对应的垂体神经内分泌肿瘤的分类信息。
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百度查询： 中山大学附属第一医院 北京理工大学 基于文本与多尺度图像多模态融合的垂体神经内分泌肿瘤分类系统
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