摘要
本发明提供了一种无创颅内压预测方法、系统及其存储介质,该方法包括以下步骤:通过无创方式从受试者处获取多模态生命体征原始信号,并对其时间戳进行嵌入,生成每种生命体征的高维时序特征;基于预设的参考序列,采用注意力机制将时序特征与原始信号进行关联,以得到每种生命体征的对齐特征;将对齐特征输入门控循环单元网络,提取每种生命体征的隐藏特征;将各生命体征隐藏特征拼接融合,并送入分类器,输出受试者是否存在颅内压升高的判定结果。本发明提升无创监测技术的临床应用价值,进而改善患者的治疗效果及预后质量。
技术关键词
门控循环单元网络
注意力机制
时序特征
无创方式
分类器
无创监测技术
多模态
联合损失函数
序列
生物电阻抗
信号采集模块
特征提取模块
对齐模块
预测系统
可读存储介质
饱和度
计算机
标签
参数
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纹理
时空分析技术
时空序列数据
神经网络架构
线性
分类器模型
智能座舱
仪表显示方法
样本
分数阶神经网络
编码特征
图像编码
医学图像数据
瓶颈特征
图像分割模型