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2024-02-07 发布于四川
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一种基于特征相似性图神经网络的医学数据分类方法.pdf

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本发明涉及数据分类技术领域，尤其涉及一种基于特征相似性图神经网络的医学数据分类方法。其对医学数据的基线资料与图像数据进行融合分析，提高了对现有医学数据的利用效率，提高了医学数据分类的精度。包括利用双向特征编码器对医学数据中人群的基线资料相似性进行编码，取得相似性得分，定义人群中个体间的联通阈值，建立所述个体间连接边并作为图神经网络边集；基于所述人群中个体的图像特征建立图神经网络的邻接矩阵；基于所述图神经网络边集以及所述邻接矩阵构建图神经网络；以有监督学习方式对所述人群的医学数据进行训练学习，输出

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117520921A

(43)申请公布日2024.02.06

(21)申请号202311611685.9G06N3/09(2023.01)

(22)申请日2023.11.2

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