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摘要：本发明公开了基于多模态图像结合机器学习的心肌炎识别方法及系统。该基于多模态图像结合机器学习的心肌炎识别方法，包括以下步骤：文件数据收集；多模态特征数据融合；模型构建；模型评估；心肌炎识别。本发明通过对获取的初始文件数据进行数据标注和预处理得到文件数据，并对文件数据进行特征提取和多模态融合得到融合模态文件特征数据，然后将得到融合模态文件特征数据输入预设编码器中获取融合模态文件编码数据并构建待评估心肌炎识别模型，接着对待评估心肌炎识别模型进行评估得到第一心肌炎识别模型，最后结合第一心肌炎识别模型进行心肌炎识别得到心肌炎识别结果并进行反馈，提高了肌炎识别效率，解决了现有技术中存在肌炎识别效率低的问题。
主权项：1.基于多模态图像结合机器学习的心肌炎识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对获取的初始文件数据进行数据标注和预处理得到文件数据，所述初始文件数据包括初始历史多模态文件数据和初始多模态文件数据；S2，对得到的文件数据进行特征提取和多模态融合得到融合模态文件特征数据；S3，将获取的融合模态文件特征数据输入预设编码器中进行特征数据编码获取对应的融合模态文件编码数据，并利用历史融合模态编码数据构建待评估心肌炎识别模型，所述融合模态编码数据为图像编码数据、音频编码数据和文本编码数据进行多模态融合的结果，所述待评估心肌炎识别模型用于对待识别人员心肌炎患病情况进行识别；S4，对构建的待评估心肌炎识别模型进行模型评估得到第一评估结果，并将第一评估结果与心肌炎识别评估指标进行比较，若满足心肌炎识别评估指标，则将对应的模型记为第一心肌炎识别模型，否则重新构建模型，所述第一评估结果用于评估待评估心肌炎识别模型的模型准确程度和识别能力；S5，结合第一心肌炎识别模型对获取的融合模态编码数据进行心肌炎识别得到待识别人员的心肌炎识别结果。
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百度查询： 中国医学科学院阜外医院 基于多模态图像结合机器学习的心肌炎识别方法及系统
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