多模態(tài)醫(yī)療圖像分類

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摘要：在疾病診斷過程當中通常會生成各種各樣的醫(yī)療圖像，利用計算機綜合考慮來自不同模態(tài)的醫(yī)療圖像來輔助診斷成了一個熱門的研究方向。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，通過設(shè)計損失函數(shù)的正則化項，使得這些特征在共同語義空間上保持結(jié)構(gòu)上的相似性，來讓網(wǎng)絡(luò)學習到更加魯棒的特征。本方法在CPM-RadPath2020和CheXpert這兩個數(shù)據(jù)集上取得比一般方法更高的準確率，表明了其在多模態(tài)醫(yī)療圖像分類問題上的有效性。（剩余4654字）