摘要
本发明提供了一种慢性Doc患者的预后预测方法及系统,涉及临床预后评估技术领域,通过收集神经影像学、神经电生理数据、生化指标和临床资料等多模态数据,进行标准化处理和特征提取,融合空间特征、时间序列特征及关键特征。结合训练好的意识状态分级评估模型与预后预测模型,生成特征级数据集,精准预测患者意识状态分级及预后发展趋势。本发明有效整合多模态数据的互补信息,提升预后预测的准确性与可靠性,为临床决策、个性化治疗及医疗资源优化提供科学支持。
技术关键词
预后预测方法
归一化功率谱密度
时间序列特征
预后预测模型
数据
多尺度
患者
加权特征
中间层
生理
多模态
生成特征
表达式
临床预后评估
频率
预后预测系统
资料
卷积神经网络提取
时频分析方法
时间窗函数
系统为您推荐了相关专利信息
卫星观测数据
多源数据协同
温度反演方法
高时间分辨率
参数
消化道置管
操作控制方法
遥操作系统
三维结构
控制系统
多模态
设备状态数据
安全隐患检测方法
文本特征向量
文字编码器
快速检测方法
检测石英砂
多维特征向量
气泡
溶液
自动化工业设备
PLC数据采集
监控控制方法
时序卷积神经网络
分布式边缘