公开(公告)号：CN116304972A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310111536.X

申请日：2023-02-13

Applicant: 温州医科大学附属第一医院

Inventor： 潘志方 ,  魏吉萍 ,  施佳林 ,  高志宏 ,  何东宇

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/2113 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供一种不完备多源异构数据融合方法，包括获取多源异构数据中各类数据的计算生物标志物，并使用自注意力机制，删除单模态下弱相关的计算生物标志物，以筛选出各类数据所需融合的计算生物标志物；采用强化学习的自动加权框架，动态学习各类数据所需融合的计算生物标志物的最佳权重；使用正交融合策略，拼接所有数据所需融合的计算生物标志物为全局特征向量，并计算出各类数据所需融合的计算生物标志物的正交分量，结合各类数据所需融合的计算生物标志物的最佳权重，融合得到不同计算生物标志物组合下的诊断和分析模型。实施本发明，能够解决现有方式中特征模型的精确度不高、数据种类使用不广泛及模型单一的问题。