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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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