一种基于mamba架构的急性呼吸衰竭预测方法

本发明涉及医学人工智能技术领域，具体涉及一种基于mamba架构的急性呼吸衰竭预测方法，具体如下：从现有的Lung Phantom Dataset肺部病变数据集中获取原始图像数据并构建数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集；构建基于mamba架构的急性呼吸衰竭预测模型，该模型包括三个特征编码器、注意力模块、特征映射层、三个特征解码器、三个mamba模块，将训练集中原始图像数据输入至该模块，得到预测结果；对基于mamba架构的急性呼吸衰竭预测模型进行优化训练，然后将测试集中的原始图像数据输入至优化后的模型中得到最终预测结果。本发明通过本发明通过高效的mamba架构提升了呼吸衰竭预测的精度，可以用于医疗影像分析与预测领域。