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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请提供了一种淋巴水肿肢体体积测量数据管理系统及方法，涉及智能数据分析领域，其采用基于AI的数据分析和处理技术来分别对被监测淋巴水肿肢体患者的淋巴水肿肢体体积数据和治疗数据进行局部时序特征提取、语义推理和语义融合，以此根据所述肢体体积数据和所述治疗数据之间的语义交互融合特征来自动地判断患者的淋巴水肿肢体的体积是否存在异常，并产生相应的预警。这样，能够实现自动化的肢体体积异常检测和预警功能，减少因医生主观经验导致的误判，提升了淋巴水肿肢体体积评估的客观程度和准确程度。

主权项：1.一种淋巴水肿肢体体积测量数据管理系统，其特征在于，包括：患者淋巴水肿肢体体积数据获取模块，用于获取被监测淋巴水肿肢体患者的淋巴水肿肢体体积数据的时间序列；患者淋巴水肿肢体治疗数据获取模块，用于获取所述被监测淋巴水肿肢体患者的治疗数据，所述治疗数据包括物理治疗数据和药物治疗数据；肢体体积时序特征提取模块，用于将所述淋巴水肿肢体体积数据的时间序列排列为淋巴水肿肢体体积时序输入向量后输入淋巴水肿肢体体积时序模式特征提取器以得到肢体体积局部时序模式特征向量的序列；肢体体积时序特征语义推理模块，用于将所述肢体体积局部时序模式特征向量的序列通过基于节点能量衰减机制的肢体体积时序节点语义传播推理器以得到肢体体积时序语义传播推理特征向量；治疗数据多模态融合模块，用于对所述被监测淋巴水肿肢体患者的治疗数据进行语义编码以得到物理治疗数据语义编码特征向量和药物治疗数据语义编码特征向量后，融合所述物理治疗数据语义编码特征向量和所述药物治疗数据语义编码特征向量以得到治疗多模态语义融合特征向量；治疗多模态-肢体体积语义特征融合模块，用于将所述治疗多模态语义融合特征向量和所述肢体体积时序语义传播推理特征向量通过基于双向注意力网络的动态特征选择交互融合模块以得到治疗多模态语义-肢体体积时序推理语义动态选择交互融合特征向量作为治疗多模态语义-肢体体积时序推理语义动态选择交互融合特征；异常检测结果生成模块，用于基于所述治疗多模态语义-肢体体积时序推理语义动态选择交互融合特征，得到异常检测结果，并基于所述异常检测结果，产生相应的预警提示信号给医护人员；其中，所述肢体体积时序特征提取模块，包括：淋巴水肿肢体体积数据结构化单元，用于将所述淋巴水肿肢体体积数据的时间序列按照时间维度排列为所述淋巴水肿肢体体积时序输入向量；淋巴水肿肢体体积局部时序特征生成单元，用于将所述淋巴水肿肢体体积时序输入向量输入基于1D卷积神经网络模型的淋巴水肿肢体体积时序模式特征提取器以得到所述肢体体积局部时序模式特征向量的序列。

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