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申请/专利权人：首都医科大学宣武医院
摘要：本申请公开了一种术后深静脉血栓预测模型建立方法、装置、设备及介质，涉及深静脉血栓预测技术领域，该方法包括包括：获取术后发生深静脉血栓的多个数据样本；每个数据样本均包括多个危险因素；基于多个所述数据样本，确定各危险因素对术后发生深静脉血栓的重要程度；根据各危险因素对术后发生深静脉血栓的重要程度，从多个危险因素提取特征因素；提取的特征因素的数量小于危险因素的数量；将各数据样本中特征因素作为输入，是否发生术后发生深静脉血栓作为输出训练神经网络模型，得到术后深静脉血栓预测模型；所述神经网络模型为在卷积神经网络的基础上结合了多尺度特征融合模块和通道自注意力模块的神经网络，本申请可提高预测准确性。
主权项：1.一种术后深静脉血栓预测模型建立方法，其特征在于，所述术后深静脉血栓预测模型建立方法包括：获取术后发生深静脉血栓的多个数据样本；每个数据样本均包括多个危险因素；基于多个所述数据样本，确定各危险因素对术后发生深静脉血栓的重要程度；根据各危险因素对术后发生深静脉血栓的重要程度，从多个危险因素提取特征因素；提取的特征因素的数量小于危险因素的数量；将各数据样本中特征因素作为输入，是否发生术后发生深静脉血栓作为输出训练神经网络模型，得到术后深静脉血栓预测模型；所述神经网络模型为在卷积神经网络的基础上结合了多尺度特征融合模块和通道自注意力模块的神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都医科大学宣武医院 术后深静脉血栓预测模型建立方法、装置、设备及介质
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