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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本申请公开了一种住院患者脑卒中高危人群预警系统及方法，涉及医疗信息处理技术领域，其采用基于深度学习的人工智能技术对患者对象的血压数据和血糖数据进行监测分析，挖掘出血压数据和血糖数据的多阶次时序关联特征，并基于两者的融合特征来表征患者脑卒中的风险状况，从而智能判断是否产生脑卒中风险预警提示。这样，可以通过自动化的方式对患者进行脑卒中风险评估，实现早期预防和干预，降低脑卒中的发生率。
主权项：1.一种住院患者脑卒中高危人群预警方法，其特征在于，包括：获取患者对象的血压的时间序列和血糖的时间序列；对所述血压的时间序列和所述血糖的时间序列进行数据预处理以得到血压多阶次时序输入向量和血糖多阶次时序输入向量；对所述血糖多阶次时序输入向量和所述血压多阶次时序输入向量分别进行时序模式特征提取以得到血糖多阶次时序关联特征向量和血压多阶次时序关联特征向量；使用动态元素级特征融合模块对所述血糖多阶次时序关联特征向量和所述血压多阶次时序关联特征向量进行处理以得到血糖-血压多阶次时序关联融合特征向量；基于所述血糖-血压多阶次时序关联融合特征向量，确定预警分析结果；其中，使用动态元素级特征融合模块对所述血糖多阶次时序关联特征向量和所述血压多阶次时序关联特征向量进行处理以得到血糖-血压多阶次时序关联融合特征向量，包括：以如下动态元素级特征融合公式对所述血糖多阶次时序关联特征向量和所述血压多阶次时序关联特征向量进行处理以得到所述血糖-血压多阶次时序关联融合特征向量，其中，所述动态元素级特征融合公式为： ；其中，表示所述血糖多阶次时序关联特征向量，表示所述血压多阶次时序关联特征向量，表示所述血糖-血压多阶次时序关联融合特征向量，表示连接操作，是变换向量，是偏置参数，表示激活函数，为门限值，且。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 住院患者脑卒中高危人群预警系统及方法
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