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公开（公告）号CN122967977A | 申请号CN202611222512.1 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人电子科技大学长三角研究院（衢州） |
分类号G16H50/30(2018.01), G16H50/70(2018.01), G06F18/241(2023.01), G06F18/213(2023.01), G06V10/40(2022.01), G06F18/25(2023.01), G06F18/214(2023.01), G06T7/00(2017.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/092(2023.01), G06N3/006(2023.01) | 申请日2026-08-12 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601468763200007 | 源数据页码1718 |
专利语言zh | ||
本发明公开了食管静脉曲张破裂首次出血的预测方法及装置，涉及医疗技术领域，方法包括S1构建初始的预测模型；S2获取训练样本集；S3训练优化初始的预测模型，获得最终预测模型；S4获取待分析数据；S5利用最终预测模型对待分析数据进行预测分析，获得风险预测结果；利用ViT的自注意力机制建立全局解剖结构的语义关联；同时引入强化学习机制，将特征提取建模为单步决策任务；打破了传统卷积操作仅能关注局部的缺陷。强化学习智能体能够动态地在特征空间中筛选出具有高判别力的特征区域，自动定位食管下段与胃底的微细血管结构。该方法有效抑制了CT影像中的复杂背景噪声干扰，大幅提升了模型在复杂背景下对高危、微细病灶的检测灵敏度与分类精度。
附图 1