多模態(tài)醫(yī)療圖像分類

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摘要：在疾病診斷過(guò)程當(dāng)中通常會(huì)生成各種各樣的醫(yī)療圖像，利用計(jì)算機(jī)綜合考慮來(lái)自不同模態(tài)的醫(yī)療圖像來(lái)輔助診斷成了一個(gè)熱門的研究方向。本方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取不同模態(tài)的醫(yī)療圖像的特征，通過(guò)設(shè)計(jì)損失函數(shù)的正則化項(xiàng)，使得這些特征在共同語(yǔ)義空間上保持結(jié)構(gòu)上的相似性，來(lái)讓網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到更加魯棒的特征。本方法在CPM-RadPath2020和CheXpert這兩個(gè)數(shù)據(jù)集上取得比一般方法更高的準(zhǔn)確率，表明了其在多模態(tài)醫(yī)療圖像分類問(wèn)題上的有效性。（剩余4654字）