摘要
本发明公开了一种基于LSTM网络的甲状腺病程发展时序分析方法,包括以下步骤:步骤一:数据收集与预处理:收集患者甲状腺病程相关的时序数据,并对时序数据进行标准化处理;步骤二:LSTM网络模型构建:设计LSTM网络模型,并使用步骤一标准化处理的时序数据对LSTM网络模型进行训练,捕捉甲状腺病程中的时间依赖关系;通过交叉验证和超参数调优,优化LSTM网络模型的性能。本发明提供了一种基于LSTM网络的甲状腺病程发展时序分析方法,通过对甲状腺疾病患者的病程数据进行时间序列分析,预测疾病的发展趋势,为临床决策提供科学依据,有助于医生更好地掌握患者的病情变化趋势,优化治疗方案,改善患者的预后。
技术关键词
时序分析方法
记忆单元
临床决策支持系统
网络主体
深度神经网络模型
电子病历系统
序列
孤立森林算法
皮尔逊相关系数
指标
ReLU函数
模型预测值
疾病
患者
检查系统
数据验证