基于多模態(tài)圖編碼的傳染病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和系統(tǒng)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111609779.3 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN114446486A 公開(kāi)（公告）日 2022-05-06
申請(qǐng)公布號(hào) CN114446486A 申請(qǐng)公布日 2022-05-06
分類(lèi)號(hào) G16H50/80（2018.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/77（2022.01）I;G06V10/762（2022.01）I 分類(lèi) 物理
發(fā)明人 胡利榮;尤堃;張躍華 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 浙江飛圖影像科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 浙江杭知橋律師事務(wù)所 代理人 陳麗霞
地址 310000浙江省杭州市濱江區(qū)西興街道濱盛路1508號(hào)海亮大廈1204室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)，公開(kāi)了基于多模態(tài)圖編碼的傳染病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和系統(tǒng)，基于多模態(tài)圖編碼的傳染病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，應(yīng)用于PACS系統(tǒng)中，其方法包括：對(duì)于輸入的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行影像特征的提取，依據(jù)影像特征確定影像樣本類(lèi)別；將文本特征與影像特征拼接，降維并通過(guò)兩層圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出獲得拼接圖編碼，拼接圖編碼輸入至kmeans聚類(lèi)模型中，確定檢查樣本的類(lèi)別；聚類(lèi)后，將各類(lèi)別當(dāng)日新增樣本數(shù)輸入至預(yù)警模型從而確定其置信度；將獲得的置信度與設(shè)置的閾值比較，從而確定其風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。本發(fā)明采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)轉(zhuǎn)換單純的模式識(shí)別特征為圖編碼，強(qiáng)調(diào)了相似樣本間的聯(lián)系，使得kmeans聚類(lèi)的效果更準(zhǔn)確，進(jìn)而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估也更敏感。