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申请/专利权人：太原理工大学

摘要：本发明涉及心力衰竭技术领域，具体为一种基于胸片与EHR预测心力衰竭死亡率的方法。本发明的目的在于提供一种结合胸片来预测心力衰竭死亡率的方法即一种基于胸片与EHR预测心力衰竭死亡率的方法，该方案中首先对获取到的胸片数据集进行预处理，然后利用基于DenseNet121+ResNet的交叉关注网络聚焦于肺部水泡区域，并对其进行特征提取，再通过LSTM模型处理EHR中的时间序列数据，最后融合处理结果进行心力衰竭死亡率的预测，从而为心衰死亡的预测提供了一种新的有效方法。

主权项：1.一种基于胸片与EHR预测心力衰竭死亡率的方法，其特征在于，主要包括如下步骤：一、对胸片数据集进行预处理：建立患者进入ICU前和离开ICU后的稳定性窗口期，去除在此窗口期间内胸片标签出现不一致的的数据，保留在此窗口期间内胸片标签一致的数据；二、对预处理后的胸片数据集进行特征提取处理：将预处理后的胸片分别输入到DenseNet121和ResNet网络中后得到两组特征图FA、FB，然后再将这两组特征图分别经过两个ReLU层后再将这两组特征图映射输入到TransitionLayer，将两组特征图的维度转换成相同的维度，最后使用元素hadamard积来获得重点关注肺部水泡病灶区域的交叉关注特征图FCA，融合两组特征图FA、FB以及交叉关注特征图FCA得到最终融合后的特征图，将最终融合后的特征图再通过全局平均池化层提取到最终处理后的胸片特征；三、对EHR数据集的预处理：将EHR中的时间序列数据限制为患者住院前的一段时间内，患者p在EHR中的时间序列数据集表示如下：；四、LSTM模型处理EHR中的时间序列数据集：将患者的时间序列数据集X1:T输入到LSTM模型中，并使用最终隐藏状态作为患者数据的最终时间序列部分的表示即；五、数据融合后进行心力衰竭的死亡率预测：将最终处理后的胸片特征和EHR时间序列数据提取出的特征向量融合后再通过全连接层和sigmoid激活函数来进行患者心力衰竭死亡率的预测，患者心力衰竭的死亡率表示为；其中，代表综合多模态数据建模的患者死亡率，为sigmoid激活函数，，为权重，V为胸片提取的特征，为偏置项。

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百度查询： 太原理工大学 一种基于胸片与EHR预测心力衰竭死亡率的方法