一种基于多模态融合的脑出血患者重症监护需求预测方法
申请号:CN202410754507
申请日期:2024-06-12
公开号:CN118760973A
公开日期:2024-10-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态融合的脑出血患者重症监护需求预测方法,涉及脑出血患者重症监护需求预测技术领域,包括采集脑出血患者的多模态数据,对多模态数据进行预处理;对预处理后的多模态数据进行特征提取,采用欠采样和过采样技术处理数据集不平衡问题;构建多模态融合监护需求预测模型,对实时临床数据进行预测,识别脑出血患者重症监护需求。本发明所述方法通过特征提取和数据平衡处理,提高了模型对复杂和不平衡数据的适应能力,提升了预测的精度和可靠性,通过构建多模态融合监护需求预测模型,提高了预测的准确性和实时性,确保了患者能够在病情恶化时及时得到重症监护,降低了患者的死亡率和致残率,提升了整体医疗服务的质量。
技术关键词
需求预测方法
需求预测模型
患者
非线性特征提取
采样技术
重症监护病房
影像
特征提取模块
需求预测技术
数据处理模块
多模态特征融合
样本
融合特征
处理器
计算机设备
矩阵