摘要
本发明提供一种基于深度学习的病情预警方法及系统,涉及医疗数据分析技术领域。该方法包括:获取患者的心电图信号;对心电图信号进行去噪处理,得到去噪心电图信号;基于去噪心电图信号,通过SMOTE算法进行数据增强处理,得到增强心电图信号;构建基于深度学习的病情预测分类模型;以增强心电图信号作为输入,通过基于深度学习的病情预测分类模型输出类别预测结果;根据类别预测结果进行心肌梗死病情预警。在本发明中,通过对心电图信号进行去噪处理和构建基于深度学习的病情预测分类模型,能够有效提高数据质量,自动学习复杂特征,捕捉关键的时序关联,从而提升预测结果的准确性。
技术关键词
预测分类模型
预警方法
融合特征
SMOTE算法
医疗数据分析技术
信号
时序特征
病情预警系统
Softmax函数
交叉注意力机制
离散小波变换
门控循环单元
动态门控
警报
蜂鸣报警器
可读存储介质
样本
处理器
程序
指令
系统为您推荐了相关专利信息
语义特征
视觉感知特征
全景图
采样模块
局部视觉特征
轴承故障诊断方法
双向长短期记忆网络
一维卷积神经网络
交叉注意力机制
经验模态分解算法
事件检测模型
预警设备
风险预测模型
监测预警方法
耳部
舆情预警方法
情感分析模型
多模态舆情分析
关键词
风险