一种基于深度学习的心力衰竭预测系统以及预测方法

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一种基于深度学习的心力衰竭预测系统以及预测方法
申请号:CN202510869475
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120670959A
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于深度学习的心力衰竭预测系统及预测方法,用来对患者进行心力衰竭预测,本发明主要是利用VGG‑16网络来提取患者的影像数据特征,利用MLP处理患者的临床数据特征,最后通过多模态学习将两者融合,进行最终判断预测。本发明的基于深度学习的心力衰竭预测系统以及预测方法通过VGG‑16和MLP的结合,模型可以学习到影像和临床数据之间的复杂关联,挖掘出更具有区分度的特征组合,从而提高对患者健康预测评估的准确性。
技术关键词
预测系统 融合特征 网络 多模态 图像 患者健康 数据采集模块 特征选择 体重 年龄 影像 非线性 疾病 基础