一种基于双路图神经网络的术后并发症预测方法和装置

本发明涉及一种基于双路图神经网络的术后并发症预测方法和装置，方法包括：采集脑血管搭桥术进行前后的ICG视频影像，并获取患者的临床特征数据；对采集的ICG视频影像进行预处理，并采用图像分割算法提取血管网络，生成搭桥前后对应的血管图结构；从采集的ICG视频影像和临床特征数据中提取血管特征、血流动态特征和临床特征，构建多模态高维特征集；以多模态高维特征集和搭桥前后对应的血管图结构作为输入，通过预先训练好的基于双路图神经网络的预测模型，生成并发症预测分数。与现有技术相比，本发明融合了多模态特征信息，优化了图神经网络结构，模型性能稳定且准确性高，具有重要的临床应用价值。