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申请/专利权人：江苏大学附属医院
摘要：本发明涉及基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法。首先收集患者的淋巴系统医学影像数据、临床记录和生物标记数据，使用图像处理技术提取关键特征并将其结构化为图的节点和边；接着基于淋巴系统的解剖结构和生理功能，定义图的拓扑结构，并引入多模态数据融合技术结合影像数据和生物标记数据；然后设计多层图卷积网络模型，用于学习淋巴结及其连接的模式，并引入注意力机制；然后利用图卷积网络进行深度学习以提取节点和边的隐藏特征，并应用图嵌入技术将高维图数据转化为低维空间；最后开发基于图的异常检测算法，用于识别与常见模式显著不同的病理变化，并结合时间序列分析预测淋巴水肿的病理进展。
主权项：1.基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法，其特征在于包括以下步骤：首先收集患者的淋巴系统医学影像数据、临床记录和生物标记数据，使用图像处理技术提取关键特征并将其结构化为图的节点和边，其中节点代表淋巴结，边代表淋巴流动的路径或相互作用；接着基于淋巴系统的解剖结构和生理功能，定义图的拓扑结构，并引入多模态数据融合技术结合影像数据和生物标记数据以增强图网络的信息准确性；然后设计多层图卷积网络模型，用于学习淋巴结及其连接的模式，并引入注意力机制以识别和强调在淋巴水肿发展中起作用的节点和边；然后利用图卷积网络进行深度学习以提取节点和边的隐藏特征，并应用图嵌入技术将高维图数据转化为低维空间以便进行分类或聚类分析；最后开发基于图的异常检测算法，用于识别与常见模式显著不同的病理变化，并结合时间序列分析预测淋巴水肿的病理进展。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学附属医院 基于图神经网络的淋巴水肿病理网络构建方法
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