公开(公告)号：CN120048491A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510201384.1

申请日：2025-02-24

Applicant: 吉林大学

Inventor： 于丹 ,  王团结 ,  赵雪 ,  李爽 ,  郑琳琳 ,  郭海仙 ,  于心陆

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/20 ,  G06V10/26 ,  G10L25/30 ,  G10L25/24 ,  G10L25/66

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态的声带癌病变特征提取方法及分析系统，其方法为：第一步、获取合作医院耳鼻喉科数年内息肉、癌前病变和癌变患者的生化指标、音频及喉镜图片作为多模态数据；第二步、图像处理；第三步、基于深度学习架构构建网络模型；第四步、采用交叉熵损失函数及自适应优化器进行模型预热。病变特征提取及分析系统包括有数据采集及处理模块、模型训练与评估模块和分类结果输出模块；其中数据采集与处理模块执行数据获取、数据处理的步骤，模型训练与评估模块基于深度学习架构构建模型，有益效果：有效降低特征提取的遗漏和错误率，提高早期特征发现的成功率,提升了特征提取结果的稳定性和可靠性。