基于深度学习模型的气道压力波形数据的预测方法及系统
申请号：CN202510277293
申请日期：2025-03-10
公开号：CN120296382A
公开日期：2025-07-11
类型：发明专利
摘要
本申请提供的基于深度学习模型的气道压力波形数据的预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，其中，基于深度学习模型的气道压力波形数据预测方法包括：实时获取当前患者使用医用呼吸机后产生的第一气道压力波形数据，将第一气道压力波形数据输入训练过的深度学习模型，训练过的深度学习模型提取第一气道压力波形数据对应的关键参数并根据所述关键参数，生成未来设定时间点或设定时间段内的第二气道压力波形数据，提高了预测的精确性。
技术关键词
深度学习模型
波形
医用呼吸机
压力
数据预测方法
时间段
滑动窗口
参数
人工智能技术
患者
预测系统
电子设备
处理器
输入模块
可读存储介质
指令
存储器
计算机
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参数
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故障诊断方法
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注意力
参数
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交叉点
车辆行驶路径
视觉传感器
复杂度
轴向磁场电机
复合传感器
故障特征信息
热阻网络模型
LSTM神经网络模型
