[发明专利]基于行为特征深度学习心脏骤停动物模型预测方法及系统在审
| 申请号： | 202111450632.4 | 申请日： | 2021-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN114171203A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 张茂;徐杰丰 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G16H50/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 韩迎之 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于行为特征深度学习心脏骤停动物模型预测方法和系统，应用于机器学习、医学模型构建技术领域，包括以下步骤：获取数据步骤、数据预处理步骤、矩阵构建步骤、数据划分步骤、梯度提取步骤、3D‑CNN网络训练步骤、训练结束判定步骤、心脏骤停动物模型预测步骤。本发明按照心脏骤停诱导和复苏的要求，实现对心脏骤停动物模型的预测，预测准确率高，平均相对误差和均方根误差低；获得的心脏骤停动物模型为复苏成功率高、重要脏器损伤明显、且存活时间相对长的可重复、稳定的创伤性心脏骤停大动物猪模型，为国内外同行进行创伤性心脏骤停基础与临床前期研究创造良好的模型条件。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 行为 特征 深度 学习 心脏 动物 模型 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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