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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于医疗健康大数据领域，具体涉及一种基于跨模态知识蒸馏的肺癌风险预测方法，包括选取训练完成的基于CT图像输入的I3D模型为教师模型；采用多层感知机模型构建学生模型；将CT图像数据集输入教师模型，获取第一中间特征向量集合；将结构化数据作为学生输入训练学生模型，学生模型训练过程中从结构化数据中抽取出的特征定义为第二中间特征；基于第一中间特征向量集合和第二中间特征向量集合，计算教师模型空间分布和学生模型空间分布；采用KL散度计算教师模型空间分布和学生模型空间分布间的散度损失；计算散度损失和交叉熵损失的加权和，并反向传播训练学生模型，直至学生模型参数收敛；将训练完成的学生模型作为肺癌风险预测模型，用于预测患者的肺癌风险数据辅助医生诊断。
主权项：1.一种基于跨模态知识蒸馏的肺癌风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.选取训练完成的基于CT图像输入的I3D模型为教师模型；采用多层感知机模型构建学生模型，且其以结构化问卷数据为输入；S2.将CT图像数据集输入教师模型并提取出中间特征图集，将每一中间特征图转换为对应的第一中间特征向量；S3.将CT图像数据集所对应的结构化问卷数据集输入学生模型，输出预测结果并提取出第二中间特征向量集合，根据预测结果计算交叉熵损失；S4.基于第一中间特征向量集合和第二中间特征向量集合，计算教师模型空间分布和学生模型空间分布；S5.采用KL散度计算教师模型空间分布和学生模型空间分布间的散度损失；S6.计算散度损失和交叉熵损失的加权和，并反向传播训练学生模型，直至学生模型参数收敛；S7.将训练完成的学生模型作为肺癌风险预测模型，用于预测患者的肺癌风险数据辅助医生诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于跨模态知识蒸馏的肺癌风险预测方法
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