【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能医疗，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备以及介质。
技术介绍
1、在智能医疗场景中，采用多种模态的特征进行医疗诊断和预后是一个重要研究方向。例如，可以采用医学影像（如全切片图像）和基因组数据作为用于医疗诊断和预后的两种模态特征。目前，在完成医学影像和基因组数据的预处理后，采用深度神经网络进行两个模态的特征提取，进而使用跨模态注意力机制对两个模态的提取特征进行特征融合，以得到多模态特征；通过对该多模态特征进行分类处理，以得到医疗诊断结果。由于在整个特征提取过程中，仅对两个模态的特征进行了一次特征融合，使得两个模态的特征融合仅停留在浅层，影响了融合后的多模态特征的表征能力，进而降低了医疗预后的预测准确性。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备以及介质，可以提升医疗预后的预测准确性。
2、本申请实施例一方面提供了一种数据处理方法，包括：
3、获取目标对象对应的医学影像中的病理特征，获取目标对象对应的基因组特征；
4、在...
【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象对应的医学影像中的病理特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标对象对应的基因组特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在相同的特征空间内对所述病理特征和所述基因组特征进行特征融合，得到第一多模态特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述病理映射特征和所述基因组映射特征进行特征融合，得到第一多模态特征，包括：
6.根据权利要求4至5任一项...
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象对应的医学影像中的病理特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标对象对应的基因组特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在相同的特征空间内对所述病理特征和所述基因组特征进行特征融合，得到第一多模态特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述病理映射特征和所述基因组映射特征进行特征融合，得到第一多模态特征，包括：
6.根据权利要求4至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一多模态特征，在n个融合编码组件中确定所述病理特征关联的第一融合编码组件，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一融合编码组件包括注意力融合组件；
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过所述注意力融合组件对所述第一拼接特征进行自注意力处理，得到第一自注意力特征，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊聪豪，郑昊，魏东，郑冶枫，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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