[发明专利]基于异构特征融合的缺血性脑卒中发病风险预测模型在审
| 申请号： | 202210643230.4 | 申请日： | 2022-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN115063657A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 童超;张钰琦;于孟渤 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/82;G16H30/20;G16H50/20;G16H50/70;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572 | 代理人： | 田冰;段旺 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明针对缺血性脑卒中发病风险预测任务提出了使用颈动脉CTA影像进行预测的三维影像特征提取网络模型，以及使用电子病历、病史信息进行预测的机器学习模型。设计了融合以上模型使用异构数据联合预测的融合预测网络模型，如图1所示，最后通过多组对比实验对机器学习模型、数据重采样方法以及两个子模型在融合预测模型中权重占比的选择进行了探究，验证了所提模型在缺血性脑卒中发病风险预测任务中的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 缺血性 脑卒中 发病 风险 预测 模型 | ||
【主权项】：
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