May, 2024

使用多模态深度学习整合医学影像与临床报告进行先进疾病分析

TL;DR通过创新的多模态深度学习模型,本文旨在深度整合医学图像和临床报告等异构信息。使用卷积神经网络提取高维特征,捕捉关键视觉信息;利用双向长短时记忆网络结合注意机制,在临床报告文本中进行深度语义理解,准确捕捉与疾病相关的关键陈述。通过设计的多模态融合层,有效实现图像和文本的联合表征学习。实证研究中,利用大型医学图像数据库和相应的临床报告进行模型训练和验证,实验结果明显展示了多模态深度学习模型在疾病分类、损伤定位和临床描述生成方面的显著优越性。