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申请/专利权人：大连大学
摘要：本发明公开了一种基于多通道BiLSTM的疾病表型分类方法及系统，涉及智能医疗技术领域；将MIMIC‑III数据集中的数据划分为结构化数据和分结构化数据。结构化数据，分别用连续向量和独热向量的形式表示其中的连续数值和分类数值；非结构化数据，分别采用BOW、BOC、Doc2Vec和ClinicalBERT方式生成每个临床笔记的文档级表示，将结构数据和非结构化数据以独立或拼接形式送入多通道BiLSTM模型中，模型包括BiLSTM模块、多通道处理模块和深度监督模块，BiLSTM模块用于捕捉单一通道时间序列数据的全局理解，多通道处理模块用于整合多个通道的时序特征，获得长度为25的二进制向量表示。之后在深度监督模块的加持下，通过损失函数快速缩小预测结果与真实标签之间的差距，提高模型准确率，降低误报率。
主权项：1.一种基于多通道BiLSTM的疾病表型分类方法，其特征在于，包括以下步骤：将MIMIC-III数据集中的数据划分为结构化数据和非结构化数据；所述结构化数据和非结构化数据以独立或拼接形式送入多通道BiLSTM模型中，所述多通道BiLSTM模型包括BiLSTM模块、多通道处理模块和深度监督模块；其中BiLSTM模块用于捕捉单通道时间序列数据的全局信息，多通道处理模块用于整合多个单通道的时序特征获得二进制向量表示；在深度监督模块的加持下，通过损失函数快速缩小预测结果与真实标签之间的差距。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 一种基于多通道BiLSTM的疾病表型分类方法及系统
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