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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基于多模态图像结合机器学习的心肌炎识别方法及系统
申请号:CN202411555461
申请日期:2024-11-04
公开号:CN119046893B
公开日期:2025-02-18
类型:发明专利
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。
技术关键词
图像编码数据 多模态 文件特征 指数 识别方法 文本 数据特征提取 音频 偏差 数据收集模块 验证特征 训练特征 数据分布 数据编码器 收敛模型 识别模块
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手术器械放置装置 交叉定位装置 导航装置 视觉系统 导航方法
跨模态融合特征 噪声预测 多模态特征 编码器 隐式特征
无人机遥感数据 反演模型 反演方法 站点 卫星遥感数据
无人机轨迹规划 风机叶片 远程管理终端 无人机平台 无线数传模块
手势识别方法 多通道 卷积网络模型 电信号 小波阈值降噪