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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2024-02-05
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118053536A
主分类号：G16H15/00
分类号：G16H15/00;G16H10/60;G16H30/00;G06N5/022
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明公开了一种基于领域知识增强的医疗影像报告自动生成方法及系统，方法包括：对数据集进行预处理；利用先验知识探索模块提取报告文本数据的语料特征，将语料特征筛选后，获得统一的领域先验知识集；利用视觉特征提取模块提取医疗影像数据的视觉特征，获得视觉特征信息；利用文本特征编码模块对领域先验知识集进行向量化和嵌入处理，获取语义特征信息；采用图文对应的方式对视觉特征信息与语义特征信息进行对应处理，对视觉特征信息与语义特征信息进行对齐关注处理，结合结果输入解码器，预测获取医疗影像报告。本发明不仅提高了应用在不同数据集的泛化能力，同时能够使得模型利用统一的领域知识能够学习到更多有用的视觉特征。
主权项：1.基于领域知识增强的医疗影像报告自动生成方法，其特征在于，包括下述步骤：对数据集进行预处理，所述数据集包括报告文本数据和医疗影像数据；利用先验知识探索模块提取报告文本数据的语料特征，将语料特征筛选后，获得统一的领域先验知识集；所述语料特征包括候选的一元领域知识和候选的二元领域知识；利用视觉特征提取模块提取医疗影像数据的视觉特征，获得视觉特征信息；利用文本特征编码模块对领域先验知识集进行向量化和嵌入处理，获取语义特征信息；在图像处理模块中，采用图文对应的方式对视觉特征信息与语义特征信息进行对应处理，获取融合领域知识的视觉特征；在双向对齐关注模块中，对视觉特征信息与语义特征信息进行对齐关注处理，获取对齐增强的视觉文本特征；通过使用不同的权重参数，将融合领域知识的视觉特征和对齐增强的视觉文本特征进行线性加权求和，作为编码器的总输出结果；将总输出结果输入解码器，经过计算损失后，获取预测的医疗影像报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于领域知识增强的医疗影像报告自动生成方法及系统
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