摘要
本发明涉及机器学习领域,公开了一种用于乳腺癌的护理决策系统,旨在通过多模态数据融合与智能分析优化护理资源调度;该系统包含多模态数据采集、聚类分析及护理决策三大模块;聚类分析模块通过弹性菱形单元提取与层次化镶嵌结构,实现跨模态数据的空间关联建模,精准挖掘护理需求的多尺度分布特征;护理决策模块设计谱频图融合网络,结合频域调制与空间注意力机制,动态解析护理需求信号并生成分级预测;系统突破传统方法的数据割裂与特征解耦局限,显著提升护理需求表征的完备性与分级精度,在资源动态匹配、突发事件响应等场景中实现高效决策,为复杂护理管理提供自适应、可扩展的技术支撑。
技术关键词
多模态数据采集
空间点云数据
聚类特征
决策系统
拉普拉斯
Delaunay三角剖分
频域特征提取
镶嵌结构
空间特征提取
矩阵
节点
卷积特征
多模态数据融合
注意力机制
跨模态数据
网络
模块
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空间点云数据
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