申请/专利权人：云南迪安医学检验所有限公司

申请日：2024-03-13

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893528A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本申请提供一种心脑血管疾病分类模型的构建方法及装置，涉及智慧医疗领域，其中该方法包括：统计多名患者的生理特征参数和相应的患者疾病标签，以构建样本数据集；基于训练样本子集对心脑血管疾病分类模型进行训练，并在验证样本子集上评估经训练的心脑血管疾病分类模型的模型性能指标，以调整优化心脑血管疾病分类模型的超参数；基于测试样本子集，评估心脑血管疾病分类模型是否满足预设的模型收敛条件；该心脑血管疾病分类模型包含数据输入层、特征提取模块、数据融合分析层和分类预测层。由此，通过融合多维度数据和先进的深度学习技术，显著提高了心脑血管疾病分类模型的准确性和个体适应度，能够在临床应用中发挥重要作用。

主权项：1.一种心脑血管疾病分类模型的构建方法，包括：统计多名患者的生理特征参数和相应的患者疾病标签，以构建样本数据集；所述生理特征参数包含ECG数据、血压数据、患者基本信息和血液生化指标；所述患者基本信息包含患者年龄和患者性别；所述患者疾病标签为心脑血管疾病类别；按照预设比例，将所述样本数据集划分为训练样本子集、验证样本子集和测试样本子集；基于所述训练样本子集对心脑血管疾病分类模型进行训练，并在验证样本子集上评估经训练的心脑血管疾病分类模型的模型性能指标，以调整优化所述心脑血管疾病分类模型的超参数；所述模型性能指标至少包含模型预测准确率；基于所述测试样本子集，评估所述心脑血管疾病分类模型是否满足预设的模型收敛条件；其中，所述心脑血管疾病分类模型包含数据输入层、特征提取模块、数据融合分析层和分类预测层；基于所述数据输入层，对输入样本进行预处理操作；所述预处理操作包含针对输入样本中的ECG数据、血压数据和血液生化指标进行归一标准化，进而对经归一化的ECG数据进行小波变换和傅立叶变换，以获得ECG数据所对应的多尺度信息；基于所述特征提取模块中的增强CNN层，并行处理所述输入样本中的ECG数据所对应的多尺度信息，以提取相应的尺度特征表示；以及，基于所述特征提取模块中的VAE层从所述输入样本中的血液生化指标中提取关键特征，并生成目标潜在变量；以及，基于所述特征提取模块中的时序数据处理层，采用多头自注意力机制处理所述输入样本的ECG数据，以提取时间序列中的关键特征表示；基于所述数据融合分析层将所述增强CNN层、所述VAE层和所述时序数据处理层的输出进行合并，以确定相应的综合特征表示；基于所述分类预测层，根据所述输入样本中的患者基本信息更新所述综合特征表示，以根据更新后的综合特征表示确定所述输入样本所对应的标签预测结果；其中，所述分类预测层采用条件全连接层。

全文数据：

权利要求：

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