基于多模态大模型的ATM全周期诊疗技术方案

基于多模态大模型的ATM全周期诊疗技术方案

1. 数据预处理模块

算法1：多模态数据融合伪代码

def multimodal_fusion(data_dict):
    # 输入：包含MRI、EEG、实验室指标的字典
    # 输出：对齐后的张量序列
    
    # 模态对齐
    aligned_data = temporal_alignment(
        data_dict,
        sampling_rate=100Hz,
        interpolation='cubic'
    )
    
    # 特征标准化
    normalized_data = []
    for modality in ['MRI', 'EEG', 'blood']:
        scaler = RobustScaler()
        normalized_data.append(scaler.fit_transform(aligned_data[modality]))
    
    # 跨模态注意力融合
    fused_tensor = cross_attention_layer(
        query=normalized_data[0],
        key=normalentropy_data[1],
        value=normalized_data[2]
    )
    
    return fused_tensor

流程图：数据预处理流程