【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗，更具体地说，特别涉及一种基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法。
技术介绍
1、急性冠状动脉综合征(acs)是一种以流向心脏的血流突然减少或阻塞为特征的疾病，与空气污染和气象条件等环境因素密切相关。研究表明，某些环境因素，如高水平的空气污染或极端温度，会增加患acs的风险。因此，开发基于环境数据的准确可靠的acs发病率预测方法是优化医疗资源分配和提高患者康复率的重要手段。
2、为了解决这个问题，研究人员探索了基于环境数据使用机器学习算法预测acs发病率的方法。这些算法可以分析来自各种来源的大量数据，例如气象站和空气质量监测器，以识别环境因素和acs发病率之间的模式和相关性。
3、但如空气质量等环境数据本身具有一定的不一致性和复杂性，会影响机器学习算法的通用性和可靠性。因此研究人员希望开发更准确可靠的acs发病率预测方法，这可以帮助医疗保健提供者更有效地分配资源并改善患者的预后。
4、领域自适应是迁移学习中很重要的一部分内容，目的是把分布不同的源域和目标域的数据，映射到一个特征空间中，使其在该空间中的距离尽可能近。于是在特征空间中对源域训练的目标函数，可以迁移到目标域上，提高其在目标域上的准确率，实现将一个领域的知识和模型应用到另一个领域的过程。
5、在机器学习中，领域适应技术可以用于解决数据集之间存在差异性的问题，例如标签变化和环境因素的差异性，从而提高模型的准确性和可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的
2、为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、一种基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，包括以下步骤：
4、s1、根据读取的空气污染数据利用时间序列领域自适应方法构建多因素稀疏关联结构，提取时间序列域不变特征表示；
5、s2、根据读取的急性冠状动脉综合征病例数据，利用时间注意力机制和多层感知器协同的标签映射方法生成急性冠状动脉综合征病例数据的共享标签表示；
6、s3、将提取的时间序列域不变特征表示和生成的急性冠状动脉综合征病例数据的共享标签表示回归得到预测标签值。
7、进一步地，所述步骤s1具体包括：
8、s11、批量读取空气污染数据、气象数据，并以每日网格格式呈现；
9、s12、采用统计增强的滑动窗口技术对步骤s11中读取的空气污染数据和气象数据提取特征数据；
10、s13、对提取的特征数据通过制造不同时间长度的候选片段，利用时间注意力机制理解不同时间尺度上的复杂模式，生成时间序列数据的表示集；
11、s14、利用时间序列的关联发现和对齐模块借助注意力机制发现稀疏关联结构，实现数据在跨源域和目标域的特征表示。
12、进一步地，所述步骤s12具体为：对空气污染数据以7天、365天和1825天的时间跨度，对气象数据以过去7天为时间跨度，利用滑动窗口方法，记录这些特定时期内的日常特征及其历史背景，采用的分析方案包括一阶统计指标和二阶统计指标，分别阐明分布趋势和动态时间波动。
13、进一步地，所述步骤步骤s13具体包括：
14、s105、对第i个时间序列xi生成τ个不同长度的片段，每个候选片段表示为
15、s107、每个候选片段都由分配给它的单独的长短期记忆网络进行编码，对给定第i个变量的τ个时间步长编码输出为
16、s109、单变量时间序列xi的每个片段共享一个公共长短期记忆网络，以生成一个全面的表示集hi，该表示集hi用来表征和解释原始时间序列数据。
17、进一步地，所述步骤s14具体包括：
18、s111、借助自注意力机制关注所有候选片段表示中的精确片段表示，得到加权分段表示zi。
19、s113、重建变量之间的稀疏关联结构，将变量i和变量j之间的关联程度计算为再使用稀疏最大化对其进行归一化；
20、s115、为从源域和目标域的关联结构中提取域不变信息，结合域混淆网络，采用基于最大平均差异进行关联结构对齐，得到时间序列域不变的特征表示。
21、进一步地，所述步骤s2具体包括：
22、s20、输入急性冠状动脉综合征病例数据；
23、s21、依照设定的条件对急性冠状动脉综合征病例数据的进行筛选；
24、s22、利用时间注意力机制识别和同化时间序列数据中的时间依赖性和动态模式变化，隔离关键序列特征并减弱噪声干扰，从序列数据中自适应提取关键的时间步骤，作为时间序列数据的有效表示；
25、s23、部署多层感知器将标签值投影到公共维度，建立急性冠状动脉综合征病例数据的共享标签表示。
26、进一步地，所述步骤s22包括：
27、s203、对于给定的时间序列数据集x＝(x1,x2,…,xt)，其中xt表示时间t的特征向量，采用时间注意力机制计算每个时间步骤的注意力权重at；
28、s204、将注意力权重at的上下文向量c作为特征向量的加权而生成通过捕获信息最丰富的元素并抑制噪声，生成的上下文向量c封装了关键的时间步骤，作为时间序列数据的有效表示；
29、进一步地，所述步骤s202的设定条件为：过滤掉了非长沙居民、确切居住地模糊的居民，并将这些人划分为核心城市群体和郊区群体。
30、与现有技术相比，本专利技术的优点在于：本专利技术对数据标签具有鲜明差异的问题，采取了时间注意力机制和多层感知器协同作用，为标签差异提供了细致入微的解决方案，本专利技术针对多因素时间序列数据，时间序列的关联发现模块借助注意力机制构建了考虑时间滞后的稀疏关联结构，有效得协调了历史数据。本专利技术在得到多因素时间序列数据的稀疏关联机构的基础上，进一步提取了域不变表示，在跨多个域的acs预测任务中始终优于传统的域适应方法。
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1.一种基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，其特征在于，所述步骤S12具体为：对空气污染数据以7天、365天和1825天的时间跨度，对气象数据以过去7天为时间跨度，利用滑动窗口方法，记录这些特定时期内的日常特征及其历史背景，采用的分析方案包括一阶统计指标和二阶统计指标，分别阐明分布趋势和动态时间波动。
4.根据权利要求1所述的基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，其特征在于，所述步骤步骤S13具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，其特征在于，所述步骤S14具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
7.根据权利要求6所述的基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，其特征在于，所述步骤S
8.根据权利要求6所述的基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，其特征在于，所述步骤S202的设定条件为：过滤掉了非长沙居民、确切居住地模糊的居民，并将这些人划分为核心城市群体和郊区群体。
...【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于注意力机制的急性冠状动脉综合征预测方法，其特征在于，所述步骤s12具体为：对空气污染数据以7天、365天和1825天的时间跨度，对气象数据以过去7天为时间跨度，利用滑动窗口方法，记录这些特定时期内的日常特征及其历史背景，采用的分析方案包括一阶统计指标和二阶统计指标，分别阐明分布趋势和动态时间波动。
4.根据权利要求1所述的基于注意力机制的急性冠状动脉综合征...
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