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一种基于层级循环神经网络解码的脑CT医学报告生成方法

摘要

本发明公开了一种基于层级循环神经网络解码的脑CT医学报告生成方法,首先获取脑CT图像以及对应的医学报告数据并预处理;构建特征提取器,完成脑CT图像数据的编码,得到编码特征以及断层块视觉特征构建方位关键词预测器,用于提取脑CT图像数据I的方位关键词语义特征Fs;构建层级循环神经网络语言模型,该模型利用以及Fs进行分层解码,逐句生成医学报告;训练并优化模型;对待预测脑CT进行预处理;利用方位关键词提取待预测脑CT的编码特征及断层块视觉特征;利用方位关键词提取语义特征;语言模型利用编码特征、断层块视觉特征以及语义特征逐句生成所预测的医学报告。

著录项

  • 公开/公告号CN114220516A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN202111548154.0

  • 申请日2021-12-17

  • 分类号G16H15/00(20180101);G06T7/00(20170101);G06K9/62(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/82(20220101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人张慧

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2023-06-19 14:36:00

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-22

    公开

    发明专利申请公布

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