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基于数据融合的智能医疗辅助诊断方法

张桃红 范素丽 郭徐徐 李倩倩

张桃红, 范素丽, 郭徐徐, 李倩倩. 基于数据融合的智能医疗辅助诊断方法[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.12.003
引用本文: 张桃红, 范素丽, 郭徐徐, 李倩倩. 基于数据融合的智能医疗辅助诊断方法[J]. 工程科学学报. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.12.003
Intelligent medical assistant diagnosis method based on data fusion[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.12.003
Citation: Intelligent medical assistant diagnosis method based on data fusion[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.12.003

基于数据融合的智能医疗辅助诊断方法

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2021.01.12.003
详细信息
  • 中图分类号: TG142.71

Intelligent medical assistant diagnosis method based on data fusion

  • 摘要: 针对医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据,本文提出了一种可以数据融合的医疗辅助诊断方法。该方法将患者的影像信息(如CT图像)和数值数据(如临床诊断信息)相结合,利用结合的信息自动预测患者的病情。基于该方法,提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型,模型以卷积神经网络为基础进行搭建,图像和数值数据作为输入,输出病人的患病情况。因此该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息,有助于提高自动诊断准确率和降低诊断误差;另外,仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据,能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了提出的方法的有效性,实验结果表明,该方法是有效的,它可以提高辅助诊断的准确性。
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出版历程
  • 网络出版日期:  2021-03-01

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