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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明展示了一种基于跨模态技术的肺部X光片诊断报告自动生成平台，该平台基于Django框架构建，实现了前后端分离，并通过以下步骤进行操作：S1：用户登录；S2：模型选择；S3：数据上传；S4：结果反馈。此平台在选择模型阶段提供了三种针对肺部X光片的跨模态模型：R2GenCMN生成诊断报告模型、XPRONET诊断与标注模型以及MedCLIP疾病分析模型。用户根据选择的模型上传不同的数据：R2GenCMN模型需要正面和侧面的X光图像来生成诊断报告；XPRONET模型除了要求上传X光片的正侧面图像外，还需附带疾病标签以生成详细的诊断报告；MedCLIP模型仅需要正面的X光图像即可分析出各种疾病的可能性得分。该平台为医疗专业人士及非专业用户提供了一种高效、便捷的肺部X光诊断手段。
主权项：1.一种基于跨模态技术的肺部X光片诊断报告自动生成平台，其特征在于，包括以下步骤：S1：登录平台，通过URL地址，访问我们搭建的平台；S2：选择模型，分别是两个报告生成模型R2GenCMN和XPRONET以及一个疾病分析模型MedCLIP。这三个模型都是之前已经训练出来的深度学习模型；S3：上传数据，对于生成报告模型R2GenCMN需要上传一张正面的肺部X光片图和一张侧面的X光片图。对于生成报告模型XPRONET需要上传一张正面的肺部X光片图和一张侧面的X光片图以外，还需要选择疾病种类标签。对于疾病分析模型MedCLIP则只需要上传一张正面的X光片图即可。S4:结果返回，通过Django获取到图片数据之后，传输给后端的经过预训练好的模型，得到诊断报告或者疾病分数，然后再返回给前端界面给用户进行展示如图6-8所示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于跨模态技术的肺部X光片诊断报告自动生成平台
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