[发明专利]基于多任务多模态深度学习的X光胸片诊断报告生成方法在审
| 申请号： | 202210890845.7 | 申请日： | 2022-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN115223678A | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 崔少国;尚曹志;屈虎 | 申请（专利权）人： | 重庆师范大学 |
| 主分类号： | G16H15/00 | 分类号： | G16H15/00;G16H30/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆信航知识产权代理有限公司 50218 | 代理人： | 穆祥维 |
| 地址： | 401331 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于多任务多模态深度学习的X光胸片诊断报告生成方法，包括以下步骤：由多模态特征提取器、多模态特征关系探索器和疾病状态分类器组成的多模态特征融合疾病分类网络模型搭建，报告生成网络模型搭建，联合训练与参数优化以及胸部疾病诊断报告自动生成。本申请通过输入多视角X光胸片及其临床历史文本，采用多模态特征提取器提取丰富的上下文信息，并利用这些信息共同对疾病状态标签进行预测，以显著提高预测准确率；通过将疾病分类结果返回给模型，使得模型在后续单词预测时获得更准确的疾病信息以缓解视觉数据偏差；通过多任务学习同时最小化疾病分类网络和报告生成网络的损失，使模型在精确生成诊断报告的同时具有更好鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 多模态 深度 学习 胸片 诊断 报告 生成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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