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发明

一种肺部术后并发症风险值预测方法、装置、设备及介质2025

2024-03-05 07:17:22 发布于四川 3
  • 申请专利号：CN202311645628.2
  • 公开（公告）日：2025-06-20
  • 公开（公告）号：CN117637167A
  • 申请人：四川大学
摘要：本发明公开了一种肺部术后并发症风险值预测方法、装置、设备及介质，其目的在于解决现有预测模型中的神经网络对异构表格建模能力欠缺从而影响模型性能、以及预测模型的数据来源不全面致使无法充分反应肺部术后并发症发生风险的问题，其包括：获取肺部术后样本数据，并对肺部术后样本数据是否发生并发症进行标定，形成标签数据；构建风险值预测模型，风险值预测模型包括XGBoost树模块、LSTM模块和nmODE模块；采用样本数据对风险值预测模型进行训练；获取实时的术后数据，并输入风险值预测模型，风险值预测模型输出预测的风险值。采用XGBoost树结构对数据进行编码，使用LSTM对相关特征依赖性进行分析，利用神经常微分方程的记忆与学习能力，给出最终的预测结果。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117637167 A (43)申请公布日 2024.03.01 (21)申请号 202311645628.2 (22)申请日 2023.12.04 (71)申请人 四川大学 地址 610065 四川省成都市武侯区一环路 南一段24号 (72)发明人 熊立鹏　章毅　徐修远　 (74)专利代理机构 成都弘毅天承知识产权代理 有限公司 51230 专利代理师 谢建 (51)Int.Cl. G16H 50/30 (2018.01) G06N 3/0442 (2023.01) G06N 3/08 (2023.01) 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 (54)发明名称 一种肺部术后并发症风险值预测方法、装 置、设备及介质 (57)摘要 本发明公开了一种肺部术后并发症风险值 预测方法、装置、设备及介质，其目的在于解决现 有预测模型中的神经网络对异构表格建模能力 欠缺从而影响模型性能、以及预测模型的数据来 源不全面致使无法充分反应肺部术后并发症发 生风险的问题，其包括：获取肺部术后样本数据， 并对肺部术后样本数据是否发生并发症进行标 定，形成标签数据；构建风险值预测模型，风险值 预测模型包括XGBoost树模块、LSTM模块和nmODE 模块；采用样本数据对风险值预测模型进行训 练；获取实时的术后数据，并输入风险值预测模 A 型，风险值预测模型输出预测的风险值。采用 7 XGBoost树结构对数据进行编

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