一种骨密度预测方法、装置、电子设备及存储介质

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种骨密度预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法应用于基于TabNet和自步学习的骨密度预测模型，将预处理后的临床量表数据经批量标准化层和特征转换器模块得到初始提取特征；将经过切分得到的第一前列提取特征和第一后列提取特征通过G个决策步模块得到目标决策特征；将目标决策特征输入全连接层得到待预测对象的骨密度预测值。其中，每个决策步模块包括注意力转换器模块、掩码层、特征转换器模块、切分层以及激活函数层。这样，本申请通过利用深度学习的强大能力进行特征学习，减少了对专业特征工程的依赖，同时通过注意力机制增强了模型对关键特征的捕捉能力，可以提高模型预测的准确性和可靠性。