[发明专利]基于卷积神经网络的ICU住院时长和死亡风险预测方法在审
| 申请号： | 202210645934.5 | 申请日： | 2022-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN114883003A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 王建新;A.阿戴拉米;邹梦洁;匡湖林 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/70;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人： | 周咏;米中业 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的ICU住院时长和死亡风险预测方法，包括获取基础数据处理和分类得到训练数据集、验证数据集和测试数据集；基于具有不同感受野的时序空洞可分卷积和上下文感知特征融合模块构建基础预测模型；设定损失函数并采用数据集对基础预测模型进行训练、验证和测试得到最优的预测模型；采用最优的预测模型进行实际人员的ICU住院时长和死亡风险预测。本发明使用时序空洞可分卷积网络对每个特征单独编码并提出了上下文感知特征融合方法；结合多视图和多尺度的特征融合模块生成最后的住院人员表示用于预测；因此本发明方法的可靠性高、精度较高且效果较好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 icu 住院 死亡 风险 预测 方法 | ||
【主权项】：
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