【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能医疗，具体涉及一种多模态医学信息处理方法、设备及介质。
技术介绍
1、随着人工智能和大数据技术的快速发展，智能医疗逐渐成为医疗行业的重要方向。数字人医生作为智能医疗的核心应用之一，能够模拟人类医生的诊疗过程，为患者提供便捷、智能的健康管理和诊疗建议。然而，多模态数据具有高维度、异构性和复杂语义关联，给数据的有效融合和深度分析带来了挑战。每位医生的诊疗风格、决策流程和关注重点各异，数字人医生需具备学习和适应这些独特风格的能力，这对模型的学习与泛化能力提出了较高要求。
2、综上所述，急需一种多模态医学信息处理方法、设备及介质解决现有技术中的问题。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于提供一种多模态医学信息处理方法、设备及介质，具体技术方案如下：
2、一种多模态医学信息处理方法，包括下列步骤：
3、s1：构建医学信息处理模型，所述医学信息处理模型包括自适应调整编码器、多尺度自提示生成模块和特征金字塔网络；
4、s2：采用交叉对比学...
【技术保护点】
1.一种多模态医学信息处理方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的多模态医学信息处理方法，其特征在于，采用域旁路处理多头自注意操作之后的图像嵌入，过程如下：
3.根据权利要求2所述的多模态医学信息处理方法，其特征在于，多尺度自提示生成模块用于生成具有多尺度特征的自提示标记，过程如下：
4.根据权利要求3所述的多模态医学信息处理方法，其特征在于，在多尺度自提示生成模块中，采用二进制交叉熵损失优化前景分割。
5.根据权利要求4所述的多模态医学信息处理方法，其特征在于，融合不同层的图像嵌入具体是：调用特征金字...
【技术特征摘要】
1.一种多模态医学信息处理方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的多模态医学信息处理方法，其特征在于，采用域旁路处理多头自注意操作之后的图像嵌入，过程如下：
3.根据权利要求2所述的多模态医学信息处理方法，其特征在于，多尺度自提示生成模块用于生成具有多尺度特征的自提示标记，过程如下：
4.根据权利要求3所述的多模态医学信息处理方法，其特征在于，在多尺度自提示生成模块中，采用二进制交叉熵损失优化前景分割。
5.根据权利要求4所述的多模态医学信息处理方法，其特征在于，融合不同层的图像嵌入具体...
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