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申请/专利权人：大连大学
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118173220A
主分类号：G16H15/00
分类号：G16H15/00;G06N5/022;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.11#公开
摘要：本发明公开了一种融合视觉与文本共识特征的医学影像报告生成方法，涉及医疗与人工智能交叉技术领域，包括以下步骤：将先验知识图谱的初始特征向量输入至多层图卷积神经网络，得到特征矩阵；通过卷积神经网络提取医学影像的视觉特征，同时构建放射学记录库，从库中选取最相关的医学诊断报告，提取文本特征；将所述视觉特征、文本特征实例化之后，与特征矩阵融合生成共识级的视觉特征和共识级的文本特征，基于实例级特征与共识级特征得到视觉融合共识特征和文本融合共识特征；将视觉融合共识特征和文本融合共识特征通过多头自注意力层融合后输入到Transformer解码器中，生成医学影像报告。本发明可以提高医学影像报告生成的准确性和可靠性。
主权项：1.一种融合视觉与文本共识特征的医学影像报告生成方法，其特征在于，包括以下步骤：提取医学诊断报告中信息，构建医学先验知识图谱，通过GloVe技术获取医学先验知识图谱的初始特征向量；将初始特征向量输入至多层图卷积神经网络，得到特征矩阵；通过卷积神经网络提取医学影像的视觉特征，同时构建放射学记录库，根据医学影像和库中医学影像的KL散度，从库中选取最相关的医学诊断报告，并通过自然语言处理，提取文本特征；将所述视觉特征、文本特征经过自注意力机制实例化特征之后，与医学先验知识图谱的特征矩阵融合，生成共识级的视觉特征和共识级的文本特征，基于实例级特征与共识级特征得到视觉融合共识特征和文本融合共识特征；将视觉融合共识特征和文本融合共识特征通过多头自注意力层融合后输入到Transformer解码器中，生成医学影像报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 一种融合视觉与文本共识特征的医学影像报告生成方法
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