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公开(公告)号：CN116795826A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310799551.8
申请日：2023-07-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/215 , G16H70/00 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于数据关联性挖掘的多模态医疗缺失数据补全方法及装置，该方法包括：获取存在数据缺失问题的原始多模态医疗数据。根据所获取的原始多模态数据，构建基于数据关联性挖掘的生成器模型和掩码能量判别器模型。将构建好的基于数据关联性挖掘的生成器模型和掩码能量判别器模型进行结合，利用原始多模态医疗数据对结合后的模型进行博弈优化训练。通过训练好的生成器模型完成对缺失数据的补全，得到完整数据。本发明针对多模态数据缺失的问题，采用基于挖掘多模态数据间关联性的方法以有效进行数据补全，具有补全精度高，模型复杂度低等优点。
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