[发明专利]一种基于深度学习的医疗影像问答方法及系统在审
| 申请号： | 202010719316.1 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111984772A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 李冠彬;陈冠锜 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/583;G06K9/62;G16H50/70 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;麦小婵 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的医疗影像问答方法及系统，所述方法包括：采用多任务预训练方法，利用非医疗影像问答数据训练视觉编码器；导入预先训练好的模型权重，获取医疗影像以及对应的问题；通过视觉编码器提取医疗影像的视觉特征，并根据视觉特征图的尺寸，定义空间特征；通过文本编码器提取文本特征；通过跨模态自注意力模块对视觉、空间和文本特征进行融合，得到多模态特征；将多模态特征输入多层感知机中推断出估计的答案；根据估计的答案和实际的答案、估计的医疗影像类型和实际的医疗影像类型计算损失，更新模型参数；采用不同的医疗影像和不同的问题多次迭代式地进行上述过程直至符合停止条件。本发明能够提升医疗影像问答的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 医疗 影像 问答 方法 系统 | ||
【主权项】：
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