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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开了一种患者血液透析过程的在线监测系统及方法，涉及血液透析监测技术领域，包括：获取多模态监测数据，并进行预处理；使用深度学习模型，将预处理后的多模态监测数据融合成综合特征向量；基于融合后的综合特征向量，生成血液状态评价矩阵和行为状态评价系数；基于血液成分的状态值和行为状态评价系数构建感染风险预测模型；通过自适应学习优化感染风险预测模型；根据感染风险预测结果，生成血液透析在线监测报告。本发明通过融合多模态监测数据并应用深度学习，构建了血液透析在线监测模型，有效监测患者透析过程中的感染风险，通过综合评估提高预测准确性，帮助医护人员及时预防感染，提升患者治疗安全性和生活质量。
主权项：1.一种患者血液透析过程的在线监测方法，其特征在于，包括：获取多模态监测数据，并进行预处理；使用深度学习模型，将预处理后的多模态监测数据融合成综合特征向量；基于融合后的综合特征向量，生成血液状态评价矩阵和行为状态评价系数；基于血液成分的状态值和行为状态评价系数构建感染风险预测模型；通过自适应学习优化感染风险预测模型；根据感染风险预测结果，生成血液透析在线监测报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 患者血液透析过程的在线监测系统及方法
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