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申请/专利权人：北京化工大学
摘要：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于舌象信息的高血压阴虚证智能诊断系统、方法和设备。旨在解决现有技术中图像多模态分类精度低、效率差，且由于深度学习的黑盒模型解释性差的问题。本发明包括：数据采集模块，配置为获取多模态数据；数据处理模块，配置为将所述文本数据进行向量转化；特征提取模块，配置提取图像数据的原始特征，并进行注意力增强；初始结果获取模块，配置为将增强后的所述图像数据、向量转化后的文本数据，输入分类模型，得到初始分类结果；融合模块，配置为获取最终的分类结果；解释模块，配置为对所述文本数据和图像数据进行分类决策过程的输出。本发明对阴虚证的灵活高效分类，使得整个分类过程更加客观和全面。
主权项：1.一种基于舌象信息的高血压阴虚证智能诊断系统，其特征在于，该系统包括：数据采集模块，配置为获取高血压阴虚证待诊断病例的多模态数据；所述多模态数据包括图像数据、文本数据；所述图像数据包括舌诊图像；所述文本数据包括生理生化指标相关的文本数据；数据处理模块，配置为将所述文本数据进行向量转化；特征提取模块，配置为基于卷积神经网络提取图像数据的原始特征，将所述原始特征分别进行通道维度的注意力增强和空间维度的注意力增强，得到增强后的图像数据；初始结果获取模块，配置为将增强后的所述图像数据、向量转化后的文本数据，输入对应的分类模型，得到初始分类结果；融合模块，配置为将文本数据的特征融合到图像数据的分类网络中，得到最终的分类结果；解释模块，配置为对所述文本数据和图像数据进行分类决策过程的输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京化工大学 基于舌象信息的高血压阴虚证智能诊断系统、方法和设备
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