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申请/专利权人：西安交通大学医学院第一附属医院
摘要：本发明涉及医学诊断技术领域，具体为基于深度学习的新生儿脑病诊断系统，系统包括：数据收集与预处理模块收集新生儿脑电图分析数据，结合脑血流动态数据，同步时间序列，计算数据点分布，并对数据点进行标准化处理，得到标准化数据集。本发明中，通过数据点的标准化处理，新方案保证了来自不同检测设备的数据在分析时的一致性，关键特征的精准提取和异常特征的映射加速了潜在健康风险的识别，促进了早期干预，个性化调整神经网络权重以适应新生儿特定的脑血流情况，增强了模型的应用灵活性和疾病预测的准确性，多脑区间连接强度的计算及因果关系图的构建揭示了复杂脑区交互作用，提供了疾病机理的深入洞察，为制定精确治疗策略提供了支持。
主权项：1.基于深度学习的新生儿脑病诊断系统，其特征在于，所述系统包括：数据收集与预处理模块收集新生儿脑电图分析数据，结合脑血流动态数据，同步时间序列，计算数据点分布，并对数据点进行标准化处理，得到标准化数据集；特征提取与网络调整模块基于所述标准化数据集，利用预训练的神经网络，提取脑电图分析数据的关键特征，比较特征差异，得到异常特征映射，针对新生儿脑血流动态调整神经网络权重，生成调整后的网络模型；动态因果关系建模模块利用所述调整后的网络模型，分析新生儿脑血流动态数据，计算多脑区间的连接强度，得到连接强度映射，通过因果建模推断差异化脑区间的因果关系，构建因果关系图；诊断结果运算模块基于所述因果关系图，整合所述连接强度映射与所述异常特征映射，进行影响分析，并对病情进行分类，得到病情推论结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学医学院第一附属医院 基于深度学习的新生儿脑病诊断系统
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