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一种基于矩阵式因果解纠缠的脓毒症成因因素分析装置 

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申请/专利权人:天津大学

摘要:本发明公开一种基于矩阵式因果解纠缠的脓毒症成因因素分析装置,涉及重症医学数据处理分析领域,装置包括:数据获取模块、因果图构建模块、模型训练模块及因素分析模块;因果图构建模块对历史电子健康记录时序数据进行分组,并构建基于隐马尔可夫链的结构因果矩阵;模型训练模块基于结构因果矩阵训练序列化因果解耦模型;序列化因果解耦模型包括序列化变分自动编码器、先验网络、后验网络及生成网络;因素分析模块对当前电子健康记录时序数据进行分组,并基于序列化因果解耦模型确定每组数据与脓毒症的关联强度,以分析脓毒症的成因因素。本发明提高了脓毒症患病原因的分析精度。

主权项:1.一种基于矩阵式因果解纠缠的脓毒症成因因素分析装置,其特征在于,所述基于矩阵式因果解纠缠的脓毒症成因因素分析装置包括:数据获取模块,用于获取历史电子健康记录时序数据;所述历史电子健康记录时序数据包括历史设定时段内多个时刻的实验室检测指标、个人属性、临床文本和患病标签;所述患病标签为0或1,其中,患病标签为1表示患脓毒症,患病标签为0表示未患脓毒症;因果图构建模块,与所述数据获取模块连接,用于对所述历史电子健康记录时序数据进行分组,得到多组历史因素数据,并分别基于每组历史因素数据构建基于隐马尔可夫链的结构因果图,得到结构因果矩阵;所述结构因果图用于将所述历史因素数据描述成高维隐空间;模型训练模块,与所述因果图构建模块连接,用于根据每组历史因素数据,基于所述结构因果矩阵,对序列化因果解耦模型进行训练优化,以得到训练好的序列化因果解耦模型;所述序列化因果解耦模型包括序列化变分自动编码器、先验网络、后验网络及生成网络;所述序列化变分自动编码器用于对历史因素数据进行编码;所述先验网络及所述后验网络用于根据编码后的历史因素数据,解析所述结构因果图中的因果关系,并解耦得到多个隐变量;多个隐变量分别为:与脓毒症相关的隐变量、与其他疾病相关的隐变量以及与疾病无关的隐变量;所述生成网络用于分析与脓毒症相关的隐变量与脓毒症的关联强度;因素分析模块,与所述模型训练模块连接,用于对当前电子健康记录时序数据进行分组,得到多组当前因素数据,并基于训练好的序列化因果解耦模型,确定每组当前因素数据与脓毒症的关联强度,以对脓毒症的成因因素进行分析。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 天津大学 一种基于矩阵式因果解纠缠的脓毒症成因因素分析装置

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