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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开了一种手术室外来器械植入物智能管理系统及方法，涉及智能化手术领域。其结合智能化算法和自然语言处理技术，对患者对象的病情信息和手术信息进行语义编码和语义理解，并引入双向注意力机制来优化病情信息和手术信息的语义特征表达，进一步地通过动态自适应融合方式形成关于患者的协同语义表示，以全面地理解患者的病情状况和手术需求，再利用分类器来实现骨科植入物类型的智能推荐。

主权项：1.一种手术室外来器械植入物智能管理系统，其特征在于，包括：病情信息获取模块，用于获取第一患者对象的病情信息；手术信息获取模块，用于获取所述第一患者对象的手术信息，其中，所述手术信息包括手术时间、主刀医生和手术内容；语义理解分析模块，用于分别对所述第一患者对象的病情信息和所述第一患者对象的手术信息进行语义编码和语义增强以得到优化患者对象手术信息语义编码特征向量和优化患者对象病情信息语义编码特征向量；自适应交互融合模块，用于将所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量和所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量输入均衡门限特征向量自适应融合模块以得到患者对象病情信息-手术信息语义协同表示向量；分析结果生成模块，用于基于所述患者对象病情信息-手术信息语义协同表示向量来确定分析结果，所述分析结果为推荐植入物的类型标签；其中，所述自适应交互融合模块，包括：均衡门限动态融合权重确定单元，用于基于所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量和所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量确定第一均衡门限动态融合权重、第二均衡门限动态融合权重和第三均衡门限动态融合权重；动态交互融合项集成单元，用于以所述第一均衡门限动态融合权重、所述第二均衡门限动态融合权重和所述第三均衡门限动态融合权重对所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量和所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量进行自适应动态集成以得到患者对象手术信息语义动态交互融合项和患者对象病情信息语义动态交互融合项；语义协同表示单元，用于对所述患者对象手术信息语义动态交互融合项和所述患者对象病情信息语义动态交互融合项进行逐元素融合以得到所述患者对象病情信息-手术信息语义协同表示向量；其中，所述语义理解分析模块，包括：病情信息语义编码单元，用于对所述第一患者对象的病情信息进行语义编码以得到患者对象病情信息语义编码特征向量；手术信息语义编码单元，用于对所述第一患者对象的手术信息进行语义编码以得到患者对象手术信息语义编码特征向量；语义交互双向增强单元，用于将所述患者对象手术信息语义编码特征向量和所述患者对象病情信息语义编码特征向量输入双向语义注意力交互模块以得到所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量和所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量；其中，所述语义交互双向增强单元，用于：确定第一查询权重矩阵、第一键权重矩阵和第一值权重矩阵以及第二查询权重矩阵、第二键权重矩阵和第二值权重矩阵；将所述第一查询权重矩阵与所述患者对象手术信息语义编码特征向量进行相乘以得到第一患者对象手术信息语义查询编码特征向量，并将所述第二查询权重矩阵与所述患者对象手术信息语义编码特征向量进行相乘以得到第二患者对象手术信息语义查询编码特征向量；将所述第一键权重矩阵与所述患者对象病情信息语义编码特征向量进行相乘以得到第一患者对象病情信息语义键编码特征向量，并将所述第二键权重矩阵与所述患者对象病情信息语义编码特征向量进行相乘以得到第二患者对象病情信息语义键编码特征向量；将所述第一值权重矩阵与所述患者对象病情信息语义编码特征向量进行相乘以得到患者对象病情信息语义值编码特征向量，将所述第二值权重矩阵与所述患者对象手术信息语义编码特征向量进行相乘以得到患者对象手术信息语义值编码特征向量；计算所述患者对象手术信息语义编码特征向量的长度的开平方以得到单位化系数；计算所述第一患者对象手术信息语义查询编码特征向量的转置向量与所述第一患者对象病情信息语义键编码特征向量的向量相乘，并将向量相乘得到的数值除以所述单位化系数后，输入softmax激活函数以得到手术-病情互关注因子；计算所述第二患者对象病情信息语义键编码特征向量的转置向量与所述第二患者对象手术信息语义查询编码特征向量的向量相乘，并将向量相乘得到的数值除以所述单位化系数后，输入softmax激活函数以得到病情-手术互关注因子；将所述手术-病情互关注因子与所述患者对象病情信息语义值编码特征向量进行相乘以得到所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量，并将所述病情-手术互关注因子与所述患者对象手术信息语义值编码特征向量进行相乘以得到所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量；其中，所述语义交互双向增强单元，用于：将所述患者对象手术信息语义编码特征向量和所述患者对象病情信息语义编码特征向量输入所述双向语义注意力交互模块以如下双向语义注意力交互公式进行处理以得到所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量和所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量；其中，所述双向语义注意力交互公式为： ； ；其中，和分别是所述患者对象手术信息语义编码特征向量和所述患者对象病情信息语义编码特征向量，、和分别是第一查询权重矩阵、第一键权重矩阵和第一值权重矩阵，的值为所述患者对象手术信息语义编码特征向量的长度，、和分别是第二查询权重矩阵、第二键权重矩阵和第二值权重矩阵，为softmax激活函数，表示转置，是所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量，是所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量；其中，所述均衡门限动态融合权重确定单元，用于：将所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量和所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量进行级联以得到患者对象手术-病情语义级联向量；计算所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量和所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量的按位置逐元素相加以得到患者对象手术-病情语义逐元素相加向量；计算所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量和所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量的按位置逐元素相乘以得到患者对象手术-病情语义逐元素相乘向量；将第一变换向量乘所述患者对象手术-病情语义级联向量后与第一偏置参数进行相加以得到级联系数，将第二变换向量乘所述患者对象手术-病情语义逐元素相加向量后与第二偏置参数进行相加以得到相加系数，将第三变换向量乘所述患者对象手术-病情语义逐元素相乘向量后与第三偏置参数进行相加以得到相乘系数；分别将所述级联系数、相加系数和相乘系数通过sigmoid激活函数以得到所述第一均衡门限动态融合权重、所述第二均衡门限动态融合权重和所述第三均衡门限动态融合权重；其中，所述动态交互融合项集成单元，用于：将所述第一均衡门限动态融合权重、所述第二均衡门限动态融合权重和所述第三均衡门限动态融合权重的平均值作为患者对象病情信息语义动态交互融合系数；将一减去所述患者对象病情信息语义动态交互融合系数的数值作为患者对象手术信息语义动态交互融合系数；计算所述患者对象手术信息语义动态交互融合系数与所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量的点乘以得到所述患者对象手术信息语义动态交互融合项；计算所述患者对象病情信息语义动态交互融合系数与所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量的点乘以得到所述患者对象病情信息语义动态交互融合项；其中，所述自适应交互融合模块，用于：将所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量和所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量输入所述均衡门限特征向量自适应融合模块以如下自适应融合公式进行处理以得到所述患者对象病情信息-手术信息语义协同表示向量；其中，所述自适应融合公式为： ；其中，和分别是所述优化患者对象手术信息语义编码特征向量和所述优化患者对象病情信息语义编码特征向量，表示级联，表示向量相乘，表示按位置逐元素相加，表示按位置逐元素相乘，、和分别是第一变换向量、第二变换向量和第三变换向量，、和分别是第一偏置参数、第二偏置参数和第三偏置参数，表示sigmoid激活函数，、和分别是第一均衡门限动态融合权重、第二均衡门限动态融合权重和第三均衡门限动态融合权重，，是患者对象病情信息-手术信息语义协同表示向量。

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