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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明公开了一种基于DBA‑MALSTMFCN的EC保育患者风险预警模型的方法。通过深度学习构建疾病风险预测模型，开发深度学习模型来评估保育患者经保育治疗后疾病是否得到缓解，协助医生进行保育治疗。分析收集的临床数据集，采用DBA算法来解决原始EC保育患者数据过少的问题，使用MALSTM‑FCN算法来建立时间序列分类模型。结果表明，该方法优于传统的时间序列分类模型，并提供了一个现实的策略对保育治疗患者进行监测与预警。提出的模型为医生提供了一个平台，更客观、更科学地评估和预测EC保留生育功能患者在不同治疗阶段的指征、治疗方案、疗效监测及风险预警，协助医生并指导患者做出获益风险比最大的决策。
主权项：1.一种基于DBA-MALSTMFCN的EC保育患者风险预警模型的方法，其特征在于：将参与保育治疗的患者四个阶段的基本情况、高危因素和医院实验室检查及辅助检查数据以及诊断结果等时间序列数据进行处理，得到患者数据后搭建模型，训练模型，最后评估模型效能，包括以下步骤：步骤1：根据研究内容，对时间序列数据进行预处理；步骤2：对数据的缺失值进行插值处理以及对数据集进行数据增强处理；步骤3：根据递归神经网络的研究成果，搭建网络模型；步骤4：通过数据训练优化模型参数，并通过测试数据检验模型有效性和准确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于DBA-MALSTMFCN的EC保育患者风险预警模型的方法
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