摘要
本发明涉及血液透析技术领域,具体公开了一种多模态融合血透数据分析方法,包括数据采集、肾功能评估、特征提取、多模态融合、模型训练与测试和结果解释与应用。本方案采集患者的多模态数据,提取多模态特征,建立Attention‑DNN模型预测患者接受血透治疗后的并发症发生概率,全面评估患者的病情和治疗效果,有助于在预测到并发症风险时及时调整血透治疗的参数;结合注意力机制和DNN模型,动态调整模型关注,重点关注不同的输入数据,使模型在处理序列数据和多模态数据时更加灵活和有效,提高模型对输入数据的理解能力和表征能力,更好地解决患者并发症情况的预测,适应不同患者的个体差异,实现个性化的预测和管理。
技术关键词
DNN模型
灰度共生矩阵
数据分析方法
文本
融合特征
患者
血液透析技术
序列
对比度
词嵌入向量
图像特征提取
数值
多模态特征
像素
注意力机制
索引
系统为您推荐了相关专利信息
语义识别系统
注意力机制
归一化模块
语义识别方法
术语
集成故障
综合电源
故障预测模型
融合特征
测试方法