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基于可解释Transformer网络的多模态医学数据预测与分割研究.pdf

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    摘要

    摘要

    随着医学信息智能化的发展，电子病历和医学影像已成为疾病的核心数据。

    电子病历记录了结构化诊疗信息，医学影像则提供了非结构化病变信息，互为

    补充发挥了重要作用。智能化可解决人工决策效率低下、信息过载、个性化诊

    疗等问题，而现有方法面临着精度有待提高、模型可解释性弱、数据不平衡等

    挑战。同时，基于注意力机制的Transformer网络具有捕捉全局信息和处理长程

    数据等优势，为医学自动化分析开辟了新途径。本文以脓

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