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申请/专利权人：天津大学医疗机器人与智能系统研究院
摘要：本公开提供了一种基于贝叶斯神经网络的肾盂内压预测模型训练方法，可以应用于医学信息技术领域。该方法包括：通过肾盂内压影响因子采集平台，获取多组训练数据；对多组训练数据各自包括的第一样本数据分别进行二进制拆分，得到多个第二样本数据；分别对多个第二样本数据进行主成分分解，得到多个样本数据集；以及利用多个样本数据集和多个标签数据训练初始模型，得到肾盂内压预测模型。本公开还提供了一种基于贝叶斯神经网络的肾盂内压预测方法。
主权项：1.一种基于贝叶斯神经网络的肾盂内压预测模型训练方法，包括：通过肾盂内压影响因子采集平台，获取多组训练数据，其中，所述训练数据包括第一样本数据和标签数据，所述第一样本数据包括肾体弹性数据、第一漏液量数据、第二漏液量数据、流速数据和外部压力数据，所述标签数据表示为肾盂内部压力数据；对所述多组训练数据各自包括的第一样本数据分别进行二进制拆分，得到多个第二样本数据；分别对所述多个第二样本数据进行主成分分解，得到多个样本数据集，其中，所述样本数据集包括多个第三数据样本，所述多个样本数据集各自包括的第三数据样本之间的数据维度不同；以及利用所述多个样本数据集和多个所述标签数据训练初始模型，得到肾盂内压预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学医疗机器人与智能系统研究院 基于贝叶斯神经网络的肾盂内压预测模型训练方法及预测方法
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