【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能領域，特別涉及一種基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統。
技術介紹
1、在現有技術中，肺部感染性疾病的預測和診斷通常依賴于單一數據源的分析，例如臨床數據或醫學影像數據。這些方法主要通過傳統統計模型或單一模態的機器學習算法對患者的體征、血液檢驗指標或影像特征進行建模和預測。此外，部分方法可能結合疾病流行程度等宏觀數據進行輔助分析。
2、現有技術的主要問題在于，單一模態的分析方式無法充分捕捉肺部感染性疾病的多因素影響，包括患者的生理特征、影像學表現及環境因素之間的復雜關聯。此外，這些方法通常未能動態分析數據的時序變化規律，無法對疾病的進展趨勢進行有效預測，從而限制了對患者病情的動態監測與管理。
3、因此，有必要提供一種能夠綜合多模態數據特征、捕捉時序變化規律的系統，以提高肺部感染性疾病的預測準確性和疾病管理的效率。
技術實現思路
1、本申請提供一種基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，以提升肺部感染性疾病預測的準確性和可靠性。
2、本申請提供一種基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，包括：
3、數據采集模塊，用于實時采集患者的臨床數據、醫學影像數據及環境因素數據，其中，所述臨床數據包括體征數據、血液檢驗數據和癥狀描述數據，所述醫學影像數據包括胸部x光片、ct掃描圖像和超聲圖像，所述環境因素數據包括空氣質量指數、氣象數據和區域傳染病流行程度數據；
4、特征提取模塊，用于從所述臨床數據中提取
5、動態融合模塊，用于采用注意力機制對所述生理指標特征向量、圖像特征向量和環境影響特征向量進行自適應權重分配，并將其融合為統一的多模態特征表示；
6、預測建模模塊，對所述多模態特征表示進行時序分析，獲得所述多模態特征表示的時序特征；根據所述時序特征，預測患者罹患肺部感染性疾病的概率值以及可能的疾病進展趨勢。
7、本申請具有如下有益的技術效果：
8、（1）本專利技術綜合了臨床數據、醫學影像數據和環境因素數據，通過多模態融合克服了傳統單一數據源分析的局限性，能夠更全面地反映肺部感染性疾病的多維因素，從而顯著提升疾病預測的精確性和可靠性。（2）動態融合模塊通過注意力機制實現特征向量的自適應權重分配，使得在不同場景下能夠突出最相關的特征，提高了數據融合的智能化程度，增強了系統在復雜數據關聯分析中的能力。（3）預測建模模塊利用時序分析提取多模態特征的時間動態變化模式，能夠有效預測疾病的發生概率及進展趨勢，為個性化治療和動態病情管理提供了科學依據。（4）系統設計采用模塊化架構，功能劃分清晰，便于新增數據來源或改進現有模塊，具有良好的可擴展性，同時能夠適應不同應用場景，為醫療診斷和公共健康管理提供了靈活且高效的解決方案。
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1.一種基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括數據驗證單元，用于在數據采集過程中對采集到的臨床數據、醫學影像數據及環境因素數據進行實時一致性檢查和完整性驗證，具體包括：
3.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括動態采樣單元，用于根據患者的病情變化或環境因素的動態波動，自適應調整數據采集的頻率和數據類型優先級，具體包括：
4.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述特征提取模塊包括動態參數化處理單元，用于根據患者的生理特征和病史，對體征數據和血液檢驗數據進行歸一化處理和噪聲過濾；所述動態參數化處理單元用于結合患者的年齡、性別和已知的健康狀態動態調整特征提取標準，以確保提取的生理指標特征向量能夠全面反映患者的病理變化趨勢。
5.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述特征提取
6.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述特征提取模塊包括時空關聯分析單元，用于結合患者的地理位置、空氣質量指數和區域傳染病流行程度數據，提取反映患者暴露風險的環境影響特征向量；所述時空關聯分析單元用于動態構建基于地理位置的傳染病傳播風險網絡，通過識別高風險區域與患者位置的關聯，預測環境因素對患者感染風險的具體影響。
7.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述預測建模模塊基于神經網絡模型對所述多模態特征表示進行時序分析，最終預測患者罹患肺部感染性疾病的概率值以及可能的疾病進展趨勢，其中，所述神經網絡模型包括時間特征提取部分、動態上下文建模部分以及結果預測部分；
8.根據權利要求7所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述時間特征提取部分包括時間窗口自適應調整單元，用于根據輸入的多模態特征表示序列的變化動態調整每一層分層卷積單元的時間窗口大小；其中，時間窗口自適應調整單元通過分析輸入序列中特征變化的速率和幅度，為快速變化的特征選擇較短的時間窗口以捕捉細粒度的動態模式，為變化較慢的特征選擇較長的時間窗口以增強長期依賴關系的建模能力。
9.根據權利要求7所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述動態上下文建模部分的交叉注意力機制通過如下步驟實現：
10.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述動態融合模塊具體用于：
...【技術特征摘要】
1.一種基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括數據驗證單元，用于在數據采集過程中對采集到的臨床數據、醫學影像數據及環境因素數據進行實時一致性檢查和完整性驗證，具體包括：
3.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述數據采集模塊包括動態采樣單元，用于根據患者的病情變化或環境因素的動態波動，自適應調整數據采集的頻率和數據類型優先級，具體包括：
4.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述特征提取模塊包括動態參數化處理單元，用于根據患者的生理特征和病史，對體征數據和血液檢驗數據進行歸一化處理和噪聲過濾；所述動態參數化處理單元用于結合患者的年齡、性別和已知的健康狀態動態調整特征提取標準，以確保提取的生理指標特征向量能夠全面反映患者的病理變化趨勢。
5.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感染性疾病預測系統，其特征在于，所述特征提取模塊包括多尺度特征提取單元，用于從胸部x光片、ct掃描圖像和超聲圖像中提取不同分辨率的特征；所述多尺度特征提取單元通過對影像數據進行分塊處理、邊緣增強和紋理分析，生成能夠區分正常組織與病變區域的圖像特征向量，同時能夠識別潛在的肺部感染區域。
6.根據權利要求1所述的基于多模態數據融合的肺部感...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳慧靈，夏志良，陳麗燕，陳翼，李成業，
申請(專利權)人：溫州大學大數據與信息技術研究院，
類型：發明
國別省市：
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