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基于多模态数据的疾病辅助检测设备、方法、装置及介质

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基于多模态数据的疾病辅助检测设备、方法、装置及介质

像进行预处理时, 具体用于: 根据预设尺寸利用线性插值方法对所述多个目标子序列中的每个目标子序列的子要求2所述的设备, 其特征在于, 所述处理器对所述多个目标子序列中的每 个目标子序列中的每个子特征图图像中的多个子序列中选取多个 目标子序列, 其中, 每个目标子序列包括多个子特征图像。 3.根据权利时, 具体用于: 获取所述特征图像中包括的多个子序列; 根据与所述目标部位关联的疾病的特点从所述特征据权利要求1所述的设备, 其特征在于, 所述处理器从所述特征图像中的多个子序 列中选取多个目标子序列测因子输入第二风 险预测模型, 得到所述待检测对象患与所述目标部位关联的疾病的第二风险概率。 2.根并将所述特征图像对所述待检测对象患与所 述目标部位关联的疾病的第一风险概率和所述临床结构化数据作为预对所述待检测对象患与所述目标部位关联的疾病的第一风险概 率; 获取所述待检测对象的临床结构化数据, 将所述预处理得到的每个子特征图像对应的图像数据输入训练得到的第一风险预测 模型中, 得到所述特征图像列中选取多个目标子序列, 并对所述多个目标子序列中 的每个目标子序列中的每个子特征图像进行预处理; 其中, 所述特征 图像中包括多个子序列, 每个子序列包括多个子特征图像; 从所述特征图像中的多个子序序指令被执行时, 用于执行以下操作: 获取待检测对象针对目标部位的核磁共振设备检查得到的特征图像, 存储器和处 理器; 所述存储器, 用于存储程序指令; 所述处理器, 用于调用所述程序指令, 当所述程 111985584 A 1.一种基于多模态数据的疾病辅助检测设备, 其特征在于, 所述设备包括: 。 权利要求书3页 说明书13页 附图2页 CN 111985584 A 2020.11.24 CN, 有效地确定出待检测对象患病的风险概率。 本发 明涉及区块链技术, 上述风险概率可存储于区块 链中入第二风险预 测模型, 得到待检测对象患病的第二风险概率, 以满足用户对检测疾病的智能化和自动化需求中, 得到特征图像对待检 测对象患病的第一风险概率; 将第一风险概率和 待检测对象的临床结构化数据输列中的每个子特征图像进行预处理; 将 预处理得到的每个子特征图像对应的图像数据 输入第一风险预测模型检测对象针对目标部位的特征图像; 从特征图像 的多个子序列中选取多个目标子序列, 并对每个 目标子序了一 种基于多模态数据的疾病辅助检测设备、 方法、 装置及介质, 该设备的处理器用于执行: 获取待 态数据的疾病辅助检测设备、 方 法、 装置及介质 (57)摘要 本发明实施例涉及医疗技术领域, 公开H 50/50(2018.01) G16H 50/70(2018.01) (54)发明名称 基于多模18.01) G16H 50/20(2018.01) G16H 50/30(2018.01) G166N 3/04(2006.01) G16H 10/60(2018.01) G16H 30/00(20公司 44202 代理人 熊永强 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2006.01) G0平安金融中 心23楼 (72)发明人 孙瑜尧李映雪 (74)专利代理机构 广州三环专利商标代理有限 安科技 (深圳) 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号21)申请号 202011065616.9 (22)申请日 2020.09.30 (71)申请人 平19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日

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