摘要
本发明提供基于CT影像的出血性脑损伤颅内压预测预警系统,该系统包括:数据采集模块,用于收集目标患者的目标数据源的原始数据;混合模型,包含:3DCNN模型,用于提取头部CT影像序列的血肿空间特征;LSTM模型,用于提取生理信号的血肿时序特征;多模态融合模块,用于将血肿空间特征与血肿时序特征进行融合输出血肿融合特征;预测模块,用于基于血肿融合特征预测目标患者在未来预设时段内的ICP序列;自适应预警模块:用于基于预测的未来预设时段内的ICP序列输出可视化结果;以及通过动态阈值调整机制,结合病例信息调整目标患者的预警阈值,并实时触发分级预警。通过个性化数据处理与动态预警,实现精准、高效、实时的患者风险管理。
技术关键词
预测预警系统
3DCNN模型
时序特征
融合特征
影像
患者
LSTM模型
序列
生理
数据采集模块
数据采集单元
预警模块
多模态
三维卷积神经网络
Sigmoid函数
波动特征
注意力机制
信号
多尺度