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基于行为特征深度学习心脏骤停动物模型预测方法及系统

摘要

本发明公开了基于行为特征深度学习心脏骤停动物模型预测方法和系统,应用于机器学习、医学模型构建技术领域,包括以下步骤:获取数据步骤、数据预处理步骤、矩阵构建步骤、数据划分步骤、梯度提取步骤、3D‑CNN网络训练步骤、训练结束判定步骤、心脏骤停动物模型预测步骤。本发明按照心脏骤停诱导和复苏的要求,实现对心脏骤停动物模型的预测,预测准确率高,平均相对误差和均方根误差低;获得的心脏骤停动物模型为复苏成功率高、重要脏器损伤明显、且存活时间相对长的可重复、稳定的创伤性心脏骤停大动物猪模型,为国内外同行进行创伤性心脏骤停基础与临床前期研究创造良好的模型条件。

著录项

  • 公开/公告号CN114171203A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN202111450632.4

  • 发明设计人 张茂;徐杰丰;

    申请日2021-11-29

  • 分类号G16H50/50(20180101);G16H50/30(20180101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06V10/774(20220101);

  • 代理机构11732 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人韩迎之

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2023-06-19 14:28:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-11

    公开

    发明专利申请公布

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