申请/专利权人：中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院;深圳美恩美科技有限公司

申请日：2023-11-29

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117315431B

主分类号：G06V10/80

分类号：G06V10/80;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06T7/00;G06V10/74;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.03.15#著录事项变更;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明涉及数据分析技术领域，揭露了一种基于深度学习实现辐射后的造血效果分析方法及系统，所述方法包括：对辐射后造血指标对应的造血指标数据集进行数据标准化，得到标准指标数据集；对标准指标数据进行数据维度统一，并计算造血指标的数据分布特征；对标准指标数据集进行数据编码及高维特征学习，得到造血指标的编码特征以及高维特征；将数据分布特征、编码特征以及高维特征进行特征融合，得到造血指标的指标特征；根据指标特征对每个造血指标进行指标预测，得到指标预测数据，根据指标预测数据确定所述造血系统的造血效果。本发明可以提高造血效果分析的准确度。

主权项：1.一种基于深度学习实现辐射后的造血效果分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取辐射后造血系统中造血指标对应的造血指标数据集，构建所述造血指标数据集的数据矩阵，根据所述数据矩阵对所述造血指标数据集进行数据标准化，得到标准指标数据集；对所述标准指标数据集进行数据维度统一，得到目标指标数据集，根据所述目标指标数据集计算每个所述造血指标的数据分布特征；所述根据所述目标指标数据集计算每个所述造血指标的数据分布特征，包括：获取所述目标指标数据集中每个造血指标的目标指标数据以及所述目标指标数据对应的候选指标数据；根据所述每个造血指标的目标指标数据以及所述目标指标数据对应的候选指标数据计算每个所述造血指标的数据分布特征；利用如下公式计算每个所述造血指标的数据分布特征： 其中，表示所述目标指标数据集中第个造血指标的数据分布特征，表示第个造血指标的目标指标数据总数，表示第个造血指标的第个目标指标数据，表示预设的映射函数，表示第个目标指标数据对应的候选指标数据，表示预设的函数参数；对所述标准指标数据集进行数据编码，得到每个所述造血指标的编码特征，对所述标准指标数据集进行高维特征学习，得到每个所述造血指标的高维特征；将所述数据分布特征、所述编码特征以及所述高维特征进行特征融合，得到每个所述造血指标的指标特征；根据所述指标特征对每个所述造血指标进行指标预测，得到指标预测数据，根据所述指标预测数据确定所述造血系统的造血效果。

全文数据：

权利要求：

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