摘要
本发明涉及智能监护技术领域,具体为一种眼科患者术后康复智能监护系统,系统包括结构关联分析模块、眼压趋势模块、术后恢复评估模块、药物预测响应模块、视力未来恢复预测模块、图像重建模块、图像质量评估模块、综合健康评估模块。本发明中,通过应用图神经网络算法分析眼部结构的相互作用,时间序列分析在眼压趋势模块中提升对眼压变化规律的识别和未来趋势预测的准确度,深度信念网络和支持向量机在视力恢复评估和药物响应预测中实现个性化分析,动态贝叶斯网络和稀疏编码算法在视力恢复预测和眼部图像重建中提升预测的准确性和图像重建质量,变分自编码器技术增强图像质量评估的准确性,集成学习策略则全面评估患者的整体健康状况。
技术关键词
智能监护系统
子模块
患者术后康复
眼压
动态贝叶斯网络
图像重建
稀疏编码算法
药物
数据
眼科
时间序列分析方法
神经网络算法
图像增强
图谱
集成学习策略
深度信念网络算法
编码器技术
贝叶斯模型
系统为您推荐了相关专利信息
模拟开关芯片
场效应管
电平转换模块
开关模块
有源区
数字孪生体
协同仿真系统
工业互联网平台
数据交互模块
模型库
融合特征
跨尺度特征融合
多尺度特征融合
注意力机制
检测头
卷积模块
实时图像
像素矩阵
子模块
图像超分辨率
数据挖掘分析模型
甲醇燃料
电子数据表格
三维点云数据
船舶