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一、數據收集與預處理系統

1.1 多模態數據集成模塊

# 偽代碼：多模態數據加載與整合
def load_data(patient_id):# 加載患者基本信息basic_info = database.query("SELECT * FROM patient_info WHERE id=%s", patient_id)# 加載腦電圖數據raw_eeg = eeg_loader.read_eeg(patient_id)# 加載影像學數據mri_data = dicom_parser.parse_mri(patient_id)# 加載實驗室數據lab_results = lab_system.get_results(patient_id)return merge_data(basic_info, raw_eeg, mri_data, lab_results)

1.2 數據預處理流程

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二、大模型構建與訓練系統

2.1 模型架構設計

# 偽代碼：基于Transformer的多模態融合模型
class GCSE_Predictor(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.eeg_encoder = EEG_Transformer()  # 腦電特征提取self.mri_encoder = MRI_CNN()          # 影像特征提取self.fusion = Multimodal_Fusion()      # 跨模態注意力融合self.classifier = nn.Linear(...)       # 輸出層def forward(self, eeg, mri, lab_data):eeg_feat = self.eeg_encoder(eeg)mri_feat = self.mri_encoder(mri)fused = self.fusion(eeg_feat, mri_feat, lab_data)return self.classifier(fused)

2.2 訓練流程