一种ALS患者抑郁风险预测模型构建方法及设备

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一种ALS患者抑郁风险预测模型构建方法及设备
申请号:CN202411896173
申请日期:2024-12-23
公开号:CN119811666B
公开日期:2025-08-01
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种ALS患者抑郁风险预测模型构建方法及设备,该方法包括:基于非ALS患者脑电数据样本集训练得到非ALS患者的抑郁风险预测模型;获取多个ALS抑郁患者及ALS非抑郁患者的脑电数据,构建得到ALS训练样本集;在抑郁风险预测模型的特征提取模块和抑郁风险分类模块之间构建ALS抑郁风险迁移学习模块,用于对ALS脑电特征进行筛选和修正,以得到适应抑郁风险分类模块的特征分布;利用ALS训练样本集和损失函数对初步构建的ALS患者抑郁风险预测模型进行迭代训练,得到收敛的ALS患者抑郁风险预测模型。本发明解决了现有技术中的ALS患者脑电数据难以大量获取,难以训练得到可用于ALS患者的高准确率的抑郁风险预测模型,导致对于ALS患者抑郁风险评估准确性差的问题。
技术关键词
风险预测模型 抑郁 患者 特征提取模块 数据 矫正 切片 注意力 脑电特征 训练样本集 拉普拉斯 矩阵 聚类 处理器通信 计算机设备 位点
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