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申请/专利权人：纽智医疗科技(宁波)有限公司
摘要：本发明公开了一种脑卒中患者复发风险早期预测方法及相关设备，涉及脑卒中患者复发风险早期预测领域，其通过获取患者多模态的检查数据，并对其进行预处理得到待预测数据；将待预测数据输入目标预测模型，通过目标预测模型中的多头注意力模块线性变换待预测数据，得到各模态种类对应的参数向量组；通过注意力头对相应的参数向量组执行注意力计算，拼接各个注意力头的计算结果，形成注意力融合向量，并通过归一化模块将其输入多层感知器；通过多层感知器预测各复发风险等级对应的概率值；即本发明通过获取各模态种类对应的参数向量组，并通过注意力头对相应的参数向量组进行单独计算，实现了脑卒中患者不同复发风险等级的精准概率预测。
主权项：1.一种脑卒中患者复发风险早期预测方法，其特征在于，包括：获取患者多模态的检查数据，并对其进行预处理得到待预测数据；所述检查数据的模态种类包括：临床指标数据、心电图中的心电信号以及影像学报告中的文本诊断数据；所述临床指标数据为高维特征数据；所述待预测数据包括：临床指标特征数据、心电信号中的心电特征以及文本诊断数据中每个词汇对应的隐藏层向量；基于输入模块、包含多个注意力头的多头注意力模块、归一化模块与多层感知器构建多尺度数据融合模型，并通过训练多尺度数据融合模型得到目标预测模型；将待预测数据输入目标预测模型，通过目标预测模型中的多头注意力模块线性变换待预测数据，得到各模态种类对应的参数向量组；所述参数向量组与注意力头一一对应；通过注意力头对相应的参数向量组执行注意力计算，拼接各个注意力头的计算结果，形成注意力融合向量，并通过归一化模块将其输入多层感知器；通过多层感知器预测各复发风险等级对应的概率值，并通过多层感知器的输出节点输出；所述复发风险等级与输出节点一一对应；任一所述参数向量组均包括：Query向量、Key向量和Value向量。
全文数据：
权利要求：
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