May, 2024
多模融合深度学习模型在疾病识别中的应用
Application of Multimodal Fusion Deep Learning Model in Disease Recognition
Xiaoyi Liu, Hongjie Qiu, Muqing Li, Zhou Yu, Yutian Yang...
TL;DR本文介绍了一种创新的多模态融合深度学习方法，以克服传统单模态识别技术的缺点，包括信息不完整和诊断准确性有限。通过应用先进的深度学习模型（包括卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）和变换器）从基于图像、时间和结构化数据源提取高级特征。融合策略组件旨在确定适合特定疾病识别任务的最佳融合模式。在实验部分，我们比较了拟议的多模态融合模型与现有的单模态识别方法的性能。研究结果表明，在多个评估指标上，多模态融合模型具有显著的优势。