基于深度学习的医学影像智能分析与自动诊断平台.zip

简介：
本项目构建了一个利用深度学习技术的先进医学影像智能分析与自动诊断平台，旨在提高疾病诊断效率和准确性。 基于LSTM-CLIP的多模态自主疾病诊疗方法包括以下模块：电子病历信息预处理模块、transformer文本编码器模块、图像编码器模块、图像特征提取网络模块、LSTM循环神经网络模块以及基于强化学习的交互模块。 具体来说，电子病历信息预处理模块用于采集病人文本病历和影像学病历信息，并对其进行预处理以转换成适合神经网络输入的数据形式。接下来是编码器模块，它包括图像编码器与文本编码器两个子部分；前者将输入图像转化为包含语义信息的高维向量，而后者则对患者的病历进行特征提取并将其编码为含有病历相关信息的高维度向量。 此外还有一个额外附加的特征提取网络模块可以根据实际应用场景的不同需求插入决策网络中。LSTM循环神经网络作为整个决策系统的主体和与强化学习环境交互的主要部分，在此阶段，前面提到的各种编码器所生成的高度抽象化的特征被用于构建时间序列模型，并据此作出相应的诊断或治疗建议。 最后是基于深度确定性策略梯度（DDQN）算法的价值网络的强化学习互动模块。它为整个系统提供了实现自主决策的学习环境；该部分通过接收病人对诊疗结果反馈评分来调整其内部参数，从而不断优化自身的性能和效果。