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申请/专利权人：北京邮电大学;北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
摘要：本申请提供甲状腺滤泡分类模型训练装置、分类装置和设备，涉及计算机系统技术领域，训练装置包括：数据获取模块，用于获取训练集；以及模型训练模块，用于采用训练集训练多模态深度学习模型，以使多模态深度学习模型分别提取灰阶超声影像和彩色多普勒超声影像各自对应的影像特征数据，提取临床数据对应的文本特征数据，再对影像特征数据和文本特征数据进行数据拼接，对拼接特征向量进行甲状腺滤泡分类，进而将迭代训练得到甲状腺滤泡分类模型。本申请引入多模态信息来进行特征层融合，能够将局部医学影像特征和临床数据相结合以保留更多的疾病信息，进而能够有效提高甲状腺滤泡分类的精确性，辅助医疗人员在术前对患者的甲状腺滤泡进行分类。
主权项：1.一种甲状腺滤泡分类模型训练装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取由各个样本构成的训练集，其中，每个所述样本均包含有一患者的甲状腺区域对应的灰阶超声影像、彩色多普勒超声影像、临床数据和对应的甲状腺滤泡类型标签；模型训练模块，用于采用所述训练集训练预设的多模态深度学习模型，以使该多模态深度学习模型分别提取所述灰阶超声影像和所述彩色多普勒超声影像各自对应的影像特征数据，并提取所述临床数据对应的文本特征数据，再对所述影像特征数据和所述文本特征数据进行数据拼接，以及对拼接得到的拼接特征向量进行甲状腺滤泡分类，进而将所述多模态深度学习模型迭代训练为甲状腺滤泡分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) 甲状腺滤泡分类模型训练装置、分类装置和设备
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