精神疾病类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质

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精神疾病类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质
申请号:CN202411634901
申请日期:2024-11-15
公开号:CN119377822A
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种精神疾病类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取目标患者的多模态数据;对各类模态数据进行特征提取,得到各类模态数据的特征向量,基于各类模态数据的特征向量生成多模态融合特征;将该多模态融合特征与预先构建的多种精神疾病的病理表现的信息化表达模式进行匹配,确定目标信息化表达模式;根据目标信息化表达模式确定目标患者的精神疾病类别。本申请能够有效识别患者的精神疾病类别,同时无需分别训练多种评估模型。
技术关键词
多模态特征融合 Apriori算法 融合特征 类别识别方法 关联规则分析 功能模块 计算机设备 贝叶斯模型 特征提取网络 置信度阈值 识别患者 数据获取模块 处理器 模式匹配 注意力机制
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决策支持方法 决策支持设备 自然语言 周期 命名实体识别技术
多相流流量计 动态补偿系统 融合特征 补偿误差 图像特征数据
多尺度特征金字塔 深度神经网络模型 分类阈值 射频器件 多光谱
理解系统 多模态数据采集 多模态特征融合 强化学习算法 非临时性存储介质
复合包装材料 传感器特征 拉丝膜 卷积神经网络模型 遗传算法优化