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申请/专利权人：大连玖柒医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及智能监护技术领域，具体为一种眼科患者术后康复智能监护系统，系统包括结构关联分析模块、眼压趋势模块、术后恢复评估模块、药物预测响应模块、视力未来恢复预测模块、图像重建模块、图像质量评估模块、综合健康评估模块。本发明中，通过应用图神经网络算法分析眼部结构的相互作用，时间序列分析在眼压趋势模块中提升对眼压变化规律的识别和未来趋势预测的准确度，深度信念网络和支持向量机在视力恢复评估和药物响应预测中实现个性化分析，动态贝叶斯网络和稀疏编码算法在视力恢复预测和眼部图像重建中提升预测的准确性和图像重建质量，变分自编码器技术增强图像质量评估的准确性，集成学习策略则全面评估患者的整体健康状况。

主权项：1.一种眼科患者术后康复智能监护系统，其特征在于，所述系统包括结构关联分析模块、眼压趋势模块、术后恢复评估模块、药物预测响应模块、视力未来恢复预测模块、图像重建模块、图像质量评估模块、综合健康评估模块；所述结构关联分析模块基于眼部结构数据，采用图神经网络算法，通过分析眼部结构间的相互影响和连接特征，并通过验证关系强度和模式，构建结构间的关联网络，输出关联图谱展示结构间的联系，生成眼部结构关联图谱；所述眼压趋势模块基于眼部结构关联图谱，采用时间序列分析方法，对眼压数据进行趋势分析，通过模型识别眼压变化的规律性和变异点，预测眼压的未来趋势，生成眼压趋势分析结果；所述术后恢复评估模块基于眼压趋势分析结果，采用深度信念网络模型，对患者的视力恢复数据进行分析和模式识别，评估视力恢复的趋势和程度，并根据分析输出结果进行视力恢复的综合评分，生成视力康复概率评分表；所述药物预测响应模块基于视力康复概率评分表，采用支持向量机方法，分析患者的医疗历史和基因信息，对药物响应进行预测分析，识别匹配患者的药物结果类型，生成药物响应预测结果；所述视力未来恢复预测模块基于药物响应预测结果，采用动态贝叶斯网络算法，对视力恢复过程进行概率建模，参照多种因素对恢复进度的影响，预测未来的视力恢复趋势，并预测输出模型，生成视觉恢复预测优化模型；所述图像重建模块基于视觉恢复预测优化模型，采用稀疏编码算法，对眼部损伤图像进行重建，通过算法提取眼部图像的关键特征，利用关键特征重构出完整的眼部图像，生成眼部图像增强展示图；所述图像质量评估模块基于眼部图像增强展示图，采用变分自编码器技术，对重建的图像进行深度分析，评估图像恢复的准确度和增益，并通过比较原始和重建图像，对图像的还原程度进行评估，根据分析结果对图像质量进行量化评分，生成综合图像质量评分；所述综合健康评估模块基于综合图像质量评分，采用集成学习策略，对患者的整体健康状况进行综合评估，分析患者的康复概况和健康风险，并据此进行健康评估，生成健康状态可视化仪表板。

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