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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明涉及一种基于多参数的血液透析患者数据分析系统及方法。该方法包括：计算获取的血容量数据的时间序列的血容量变化率以得到血容量变化率的时间序列；对所述血容量数据的时间序列和所述血容量变化率的时间序列进行时序关联分析以得到血容量时序关联隐含特征向量和血容量变化率时序关联隐含特征向量；将所述血容量时序关联隐含特征向量和所述血容量变化率时序关联隐含特征向量进行公共空间映射关联以得到血容量多阶次时序关联表示矩阵，进而确定预警结果。这样，可以形成血容量的多阶次时序关联特征表示，实现低血压风险的评估与预测。

主权项：1.一种基于多参数的血液透析患者数据分析系统，其特征在于，包括：血容量监测模块，用于获取由监测仪采集的血容量数据的时间序列；变化率计算模块，用于计算所述血容量数据的时间序列中各个预定时间点的血容量变化率以得到血容量变化率的时间序列；时序关联分析模块，用于对所述血容量数据的时间序列和所述血容量变化率的时间序列进行时序关联分析以得到血容量时序关联隐含特征向量和血容量变化率时序关联隐含特征向量；公共空间映射关联模块，用于将所述血容量时序关联隐含特征向量和所述血容量变化率时序关联隐含特征向量进行公共空间映射关联以得到血容量多阶次时序关联表示矩阵；预警结果生成模块，用于基于所述血容量多阶次时序关联表示矩阵来确定预警结果；其中，所述公共空间映射关联模块，包括：深度调制单元，用于将所述血容量时序关联隐含特征向量输入基于全连接层的特征深度调制映射模块以得到深度强化血容量时序关联隐含特征向量；公共空间模式关联单元，用于将所述深度强化血容量时序关联隐含特征向量和所述血容量变化率时序关联隐含特征向量输入公共空间模式关联器以得到所述血容量多阶次时序关联表示矩阵；其中，所述时序关联分析模块，用于：将所述血容量数据的时间序列和所述血容量变化率的时间序列输入时间序列编码器以得到所述血容量时序关联隐含特征向量和所述血容量变化率时序关联隐含特征向量；其中，所述时间序列编码器为基于双向长短期记忆神经网络模型的时间序列编码器；其中，所述公共空间模式关联单元，包括：血容量多阶次关联子单元，用于计算所述深度强化血容量时序关联隐含特征向量与所述血容量变化率时序关联隐含特征向量的转置向量以得到血容量多阶次关联矩阵；关联离散归一化表示子单元，用于将所述血容量多阶次关联矩阵除以血容量多阶次关联矩阵的迹以得到所述血容量多阶次时序关联表示矩阵，其中，所述血容量多阶次关联矩阵的迹是所述血容量多阶次关联矩阵中对角线元素的和；其中，所述预警结果生成模块，用于：将所述血容量多阶次时序关联表示矩阵输入基于分类器的低血压预警器以得到所述预警结果，所述预警结果用于表示发生低血压风险是否超过预定阈值。

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