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申请/专利权人：广东省人民医院
摘要：本发明提出一种MH术后裂孔状态预测模型的建立方法和终端，包括：获取MH患者的OCT图像和临床文本数据，构建MH数据集，将数据集划分训练集和测试集；对OCT图像预处理，基于MH患者将OCT图像与临床文本数据配对；搭建图像特征提取网络；利用训练集训练图像特征提取网络；搭建并训练用于提取临床文本特征的全连接神经网络；基于训练后的图像特征提取网络与全连接神经网络搭建多模态特征融合网络；采用测试集对训练好的多模态特征融合网络进行性能评估，并当性能评估通过后，将训练好的多模态特征融合网络作为MH术后裂孔状态预测模型。本方案预测结果准确、通用性强、应用范围广，能更有效的将MH患者术后裂孔复位情况进行预测的手段应用于临床。
主权项：1.一种MH术后裂孔状态预测模型的建立方法，其特征在于，包括：获取MH患者的OCT图像和临床文本数据，构建MH数据集，并将数据集划分训练集和测试集；所述OCT图像关联有标签；所述标签与术后OCT图像上裂孔状态对应；所述临床文本数据包括：性别、年龄、病程、裂孔最小直径、裂孔最大直径、裂孔最大高度、黄斑裂孔指数、裂孔形成因子、裂孔牵拉指数、裂孔直径指数；对所述OCT图像预处理，并基于所述MH患者将所述OCT图像与所述临床文本数据配对；搭建基于VGG卷积神经网络的图像特征提取网络；利用所述训练集训练所述图像特征提取网络；搭建并训练用于提取临床文本特征的全连接神经网络；基于训练后的所述图像特征提取网络与所述全连接神经网络搭建多模态特征融合网络；采用所述测试集对训练好的多模态特征融合网络进行性能评估，并当性能评估通过后，将训练好的多模态特征融合网络作为MH术后裂孔状态预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东省人民医院 一种MH术后裂孔状态预测模型的建立方法和终端
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