基于频率感知横、纵向聚合的ICU患者死亡率预测方法

AITNT
正文
推荐专利
基于频率感知横、纵向聚合的ICU患者死亡率预测方法
申请号:CN202511012897
申请日期:2025-07-23
公开号:CN120526999B
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于频率感知横、纵向聚合的ICU患者死亡率预测方法,涉及自然语言处理领域。本发明先获取掩码特征矩阵和值域缩放因子矩阵;将获取的掩码特征矩阵和值域缩放因子矩阵输入至频率感知聚合及死亡率预测网络模型中,前向传播一次,输出预测的ICU患者死亡概率值;频率感知聚合及死亡率预测网络模型中的频率感知纵向聚合子层对特征重建模块输出的频率感知编码特征矩阵以及值域缩放因子矩阵进行频率感知纵向聚合操作;频率感知横向聚合子层对频率感知纵向聚合子层输出的纵向聚合表示与值域缩放因子矩阵进一步融合,生成具有特征之间语义关联与频率感知依赖信息的融合特征表示。本申请所述对死亡的预测更精准。
技术关键词
矩阵 频率 预测网络模型 编码特征 多层感知机 融合特征 注意力 因子 连续特征 患者 元素 语义 特征值 参数 模块 非线性 自然语言 时序 解码器
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于卡尔曼滤波多传感融合的脊柱四足机器人虚拟模型控制方法
四足机器人 模型控制方法 多传感融合 三角形 卡尔曼滤波算法
2
一种传感器的软件时间同步实现方法
累积误差 卡尔曼滤波模型 时间同步 多传感器系统 协方差矩阵
3
一种基于凸松弛约束的一致性特定性多视图子空间聚类算法的5G矿井下定位方法
空间聚类算法 定位方法 矩阵 松弛 矿井下定位技术
4
一种不支持事件响应服务控制器的故障诊断开发方法
开发方法 控制器 报文 故障诊断功能 解析网关
5
社区搜索用图神经网络模型的训练方法及社区搜索方法
编码器 社区搜索方法 神经网络模型 表达式 邻居
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号