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基于机器学习的手术中生命体征数据伪差识别与修正系统 

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申请/专利权人:南方医科大学南方医院;杭州乐九医疗科技有限公司

摘要:本发明涉及医疗信息分析技术领域,具体为基于机器学习的手术中生命体征数据伪差识别与修正系统,通过数据采集和预处理模块获取患者手术时的多参数生命体征监测数据并进行预处理;特征提取模块提取数据的时域、频域和形态学特征;伪差识别模块采用孤立森林模型识别伪差数据,并使用CNN和LSTM集成分类器对伪差类型进行分类,通过置信度判断分类准确性;数据修正模块利用ARMA时间序列预测模型,根据伪差数据前后时间点数据对伪差进行修正。本发明实现了手术生命体征监测数据的自动质控,提高了手术监护的智能化水平,具有显著的技术优势和应用价值。

主权项:1.基于机器学习的手术中生命体征数据伪差识别与修正系统,其特征在于,包括:数据采集和预处理模块、特征提取模块、伪差识别模块以及数据修正模块;所述数据采集和预处理模块,用于获取患者手术时的多参数生命体征监测数据,并对数据进行预处理;所述特征提取模块,用于对患者手术时的多参数生命体征监测数据进行特征提取,提取数据中的时域特征、频域特征以及形态学特征;所述伪差识别模块,训练孤立森林模型对伪差的数据进行识别,采用CNN模型和LSTM模型集成分类器对伪差类型进行分类,并通过置信度判断伪差分类是否准确;所述数据修正模块,利用自回归移动平均ARMA时间序列预测模型,根据伪差数据的前后时间点数据,对出现伪差的数据进行修正。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 南方医科大学南方医院 杭州乐九医疗科技有限公司 基于机器学习的手术中生命体征数据伪差识别与修正系统

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