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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明提供了一种基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法及设备，本发明整合来自不同源的肺气肿医疗数据，通过构建异质图从多源数据中提取关键特征，通过图神经网络综合分析多种数据源，能够捕捉不同数据类型之间的复杂关系和相互作用，能够识别出肺气肿的微妙且复杂的病理特征，提高了肺气肿风险预测的准确性和效率。
主权项：1.一种基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取肺气肿患者的多源数据，所述多源数据包括CT图像、生理数据、生化标志物数据；S2：对所述多源数据进行预处理；S3：基于预处理后的多源数据构建异质图，得到节点特征矩阵和邻接矩阵；S4：将所述节点特征矩阵和所述邻接矩阵作为图神经网络模型的输入，使用交叉熵损失函数迭代优化训练图神经网络模型，得到肺气肿风险预测模型；所述图神经网络模型包括多个级联的卷积网络，所述卷积网络包括依次连接的卷积层、激活层和正则化层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法及设备
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