申请/专利权人：四川大学华西医院;成都中创五联科技有限公司

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117831752A

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G16H50/70;G16H10/60;G16H50/50;G06N3/042;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本申请涉及神经网络技术领域，公开了一种食管胃底静脉曲张出血风险的预测方法及装置，旨在解决现有确定食管静脉曲张出血风险的方法存在患者痛苦、准确性差以及成本高的问题，方案主要包括：收集与食管静脉曲张出血风险相关的医学数据；根据血管结构数据为每个患者构建图结构；对于各图结构，根据组织特征数据在除患者信息对应的节点外的其它节点上设置对应的节点特征，并根据食管胃底的静脉曲张出血情况在对应节点上设置特征标签；根据设置完成的图结构训练图神经网络模型，并基于图神经网络模型预测待测患者食管胃底的静脉曲张出血风险。本申请减少了患者痛苦和检查成本，提高了出血风险预测的准确性，特别适用于食管静脉曲张患者。

主权项：1.一种食管胃底静脉曲张出血风险的预测方法，其特征在于，所述方法包括：收集与食管静脉曲张出血风险相关的医学数据，所述医学数据包括多个患者的患者信息、血管结构数据、组织特征数据及其对应的食管胃底的静脉曲张出血情况；根据所述血管结构数据为每个患者构建图结构，所述图结构中，食管、胃、肝、脾、各个静脉和静脉曲张位置以及患者信息分别为一个节点，食管、胃、肝、脾、各个静脉和静脉曲张位置之间的连接关系为节点的边，患者信息对应的节点分别与其它节点连接；对于各患者对应的图结构，根据组织特征数据在除患者信息对应的节点外的其它节点上设置对应的节点特征，并根据食管胃底的静脉曲张出血情况在对应节点上设置特征标签，所述特征标签为高风险标签或低风险标签；根据设置完成的图结构训练图神经网络模型，并基于所述图神经网络模型预测待测患者食管胃底的静脉曲张出血风险。

全文数据：

权利要求：

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