基于多模态图编码的传染病风险评估方法和系统
基本信息
| 申请号 | CN202111609779.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114446486A | 公开（公告）日 | 2022-05-06 |
| 申请公布号 | CN114446486A | 申请公布日 | 2022-05-06 |
| 分类号 | 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 | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 胡利荣;尤堃;张跃华 | 申请（专利权）人 | 浙江飞图影像科技有限公司 |
| 代理机构 | 浙江杭知桥律师事务所 | 代理人 | 陈丽霞 |
| 地址 | 310000浙江省杭州市滨江区西兴街道滨盛路1508号海亮大厦1204室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及医学影像处理技术，公开了基于多模态图编码的传染病风险评估方法和系统，基于多模态图编码的传染病风险评估方法，应用于PACS系统中，其方法包括：对于输入的影像数据进行影像特征的提取，依据影像特征确定影像样本类别；将文本特征与影像特征拼接，降维并通过两层图神经网络输出获得拼接图编码，拼接图编码输入至kmeans聚类模型中，确定检查样本的类别；聚类后，将各类别当日新增样本数输入至预警模型从而确定其置信度；将获得的置信度与设置的阈值比较，从而确定其风险系数。本发明采用图神经网络来转换单纯的模式识别特征为图编码，强调了相似样本间的联系，使得kmeans聚类的效果更准确，进而对风险的评估也更敏感。 |
