一种多模态数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多模态数据处理方法，S1：通过数据采集模块对冠心病例对应的多模态数据进行采集，并将数据通过系统总线传输给处理模块，处理模块对其进行分类处理；S2：处理后的多模态数据经系统总线传输给多模态数据处理装置，多模态数据处理装置对数据进行预处理；S3：预处理后的多模态数据传输到存储器进行存储，还公开了系统。本发明专利技术的有益效果是：通过数据采集模块对冠心病例对应的多模态数据进行采集，再将数据进行分类，解决了多模态数据表征数据关联性弱的问题，通过系统总线将数据传输到多模态数据处理装置，进行数据预处理，以便于对其进行关联规则挖掘，从而获得精确的冠心病数据挖掘结果，对冠心病的研究提供便利。便利。便利。

【技术实现步骤摘要】
一种多模态数据处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别是一种多模态数据处理方法及系统。

技术介绍

[0002]生物数据，尤其是医学的时序数据一般具有多模态的特点，随着社会经济的发展，国民生活方式发生了深刻的变化，尤其是人口老龄化及城镇化进程的加速，中国心血管病危险因素流行趋势呈明显上升态势，导致了心血管病的发病人数持续增加。近十年来，生物医学工程研究有了迅猛发展，同时也导致了医学数据资料爆炸性增长，这类时序数据在中由各种监护仪器所采集，并依据标准数据格式存储。
[0003]对多模态时序数据的处理一般采用神经网络(NeuralNetwork，NN)的方法。然而，对于多模态数据，传统的神经网络无法同时表征静态数据和动态数据，而且当前对冠心病的研究方法依然停留在访谈法、A型行为量表测试收集资料法、问卷调查，病历分析等人工统计分析阶段，既费时费力，还不够精确。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种多模态数据处理方法及系统。
[0005]本专利技术的目的通过以下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多模态数据处理方法，其特征在于：还包括以下步骤：S1：通过数据采集模块(5)对冠心病例对应的多模态数据进行采集，并将数据通过系统总线(3)传输给处理模块(2)，所述处理模块(2)对其进行分类处理；S2：处理后的多模态数据经所述系统总线(3)传输给多模态数据处理装置(6)，所述多模态数据处理装置对数据进行预处理；S3：预处理后的多模态数据传输到存储器(4)进行存储。2.根据权利要求1所述的一种多模态数据处理方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述处理模块(2)对多模态数据进行分类，若多模态数据为动态监测数据时，将动态监测数据传输到第一目标模型，得到第一目标结果；若多模态数据为静态监测数据时，将静态监测数据传输到第二目标模型，得到第二目标结果。3.根据权利要求2所述的一种多模态数据处理方法，其特征在于：所述第一目标模型为图循环神经网络模型，所述第二目标模型为注意力机制模型。4.根据权利要求3所述的一种多模态数据处理方法，其特征在于：所述步骤S2中，还包括以下步骤：S21：提取模块(9)从接收的多模态数据中提取对应的多个特征信息数据，并传输给获取模块(10)；S22：所述获取模块(10)根据提取到的特征信息数据获取对应的决策信息数据，并对其进行融合，获得融合数据；S23：分类模块(11)将融合数据分为决策属性数据和非决策属性数据，分类后将其传输到分析模块(12)；S24：所述分析模块(12)分别对决策属...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宗波，
申请(专利权)人：刘宗波，
类型：发明
国别省市：