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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日：2024-02-19
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118248318A
主分类号：G16H50/20
分类号：G16H50/20;G16H50/30;G06N5/022;G06F18/213
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本文涉及一种基于多模态计算的脑疾病早期智能分级筛查系统。包括多模态数据采集单元获取目标患者在指定的筛查等级下的多模态数据形成筛查数据集；多模态特征生成补全和融合计算单元对筛查数据集中各模态特征的特征数据进行生成补全，得到完全模态特征，并提取病理特征进行计算得到第一筛查结果；知识化智能筛查单元将筛查数据集中各模态特征的特征数据编码为对应的图结构数据特征，利用经过专家知识优化后的多模态关联图谱对图结构数据特征进行匹配，得到知识化的关联特征，根据知识化的关联特征得到第二筛查结果；智能分级筛查单元对第一筛查结果和第二筛查结果进行加权计算，得到最终筛查结果。本文实现了精确地对患者进行脑疾病的早期筛查。
主权项：1.一种基于多模态计算的脑疾病早期智能分级筛查系统，其特征在于，所述系统包括：多模态数据采集单元，用于获取目标患者在指定的筛查等级下的多模态数据，形成筛查数据集；所述筛查等级与所述多模态数据中的模态特征数量相对应，所述多模态数据包括预定的多种模态特征中的至少一种模态特征的数据；多模态特征生成补全和融合计算单元，用于对所述筛查数据集中各模态特征的特征数据进行生成补全，得到完全模态特征，提取所述完全模态特征中的病理特征进行计算，得到第一筛查结果；知识化智能筛查单元，用于将所述筛查数据集中各模态特征的特征数据编码为对应的图结构数据特征，利用经过专家知识优化后的多模态关联图谱对所述图结构数据特征进行匹配，得到知识化的关联特征，根据知识化的关联特征得到第二筛查结果；智能分级筛查单元，用于对所述第一筛查结果和第二筛查结果进行加权计算，得到所述目标患者的最终筛查结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 基于多模态计算的脑疾病早期智能分级筛查系统
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