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摘要：本申请提供了一种针对脑出血的血肿抽吸决策系统的处理方法以及装置，针对血肿抽吸方案的处理构建了两层的深度神经网络，由此所实现的基于时序的感知‑决策‑控制方法，克服了现有技术中存在的血肿抽吸过程的结果不可知性，为医生决策提供了直接、便捷的信息传递，可以有效提高脑血肿抽吸治疗的方案精确性，为临床的血肿抽吸治疗提供数字化的、智能化的强有力支持。
主权项：1.一种针对脑出血的血肿抽吸决策系统的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取血肿抽吸术前数据，其中，所述血肿抽吸术前数据涉及第一指标；将所述血肿抽吸术前数据输入第一深度神经网络，以在术前确定适配的初始血肿抽吸方案，其实，所述第一深度神经网络用于对网络所输入血肿抽吸术前数据进行多中心聚类，并输出最适配聚类中心预先适配的血肿抽吸方案；获取实时血肿抽吸术中数据，其中，所述实时血肿抽吸术中数据涉及第二指标；将所述实时血肿抽吸术中数据输入由LSTM网络构建的、所述最适配聚类中心预先适配的第二深度神经网络，以在术中确定血肿抽吸方案决策结果和血肿抽吸方案预测结果，其中，所述第二深度神经网络用于基于网络所输入实时血肿抽吸术中数据，确定与实时血肿抽吸过程相对应的时序控制方案，所述时序控制方案包括血肿抽吸方案在决策方面和预测方面的方案内容。
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百度查询： 华中科技大学同济医学院附属同济医院 一种针对脑出血的血肿抽吸决策系统的处理方法以及装置
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