基于文本与图像的肺疾病研究与预测

摘要：

通过对目前现有的肺癌检测技术研究,发现大部分研究人员主要针对肺癌(Computed tomography,CT)影像进行研究,忽略了电子病历所隐藏的肺癌信息,本文提出一种基于图像与文本相结合的肺癌分类方法,从现有的基于深度学习的肺癌图像分类出发,引入了电子病历信息,使用Multi-head attention以及(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)对文本建模.实验结果证明,将电子病历信息引入到图像分类模型之后,对模型的性能有进一步的提升.相对仅使用电子病历进行预测,准确率提升了大约14％,精确率大约提升了15％,召回率提升了14％.相对仅使用肺癌CT影像来进行预测,准确率提升了3.2％,精确率提升了4％,召回率提升了4％.

关键词：深度学习;神经网络;多头注意力机制;bi-LSTM;肺癌

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资助基金：水体污染控制与治理科技重大专项2012ZX07505004

在线出版日期：2022-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：531-538