【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗数据处理，具体为一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法。
技术介绍
1、在重症患者康复过程中，准确评估术后恢复情况是临床决策和治疗方案优化的关键。然而，传统的康复评估方法往往依赖于有限的生理指标和人工观察，缺乏对患者综合状态的全面分析，导致评估结果可能存在偏差和不准确性。这种局限性不仅增加了医生的工作负担，还可能影响患者的康复效果。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法，其目的在于解决
技术介绍
中的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法，包括如下步骤：
3、步骤s1：采集患者的特征构建数据集，将每个患者的特征作为一条医疗数据；
4、步骤s2：将每个患者的医疗数据编码为向量形式，即第个患者的特征向量表示为，其中，表示索引，范围为1到，其中，表示患者的数量；
5、步骤s3：构建并行特征提取网络，将...
【技术保护点】
1.一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法，其特征在于：表示为：
3.根据权利要求2所述的一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法，其特征在于：所述卷积神经网络CNN中卷积层的卷积核为的矩形，表示卷积核的宽，为患者的特征数量。
4.根据权利要求3所述的一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法，其特征在于：卷积神经网络提取的并行特征的具体过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于并行特征提取的重症患者康复...
【技术特征摘要】
1.一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法，其特征在于：表示为：
3.根据权利要求2所述的一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法，其特征在于：所述卷积神经网络cnn中卷积层的卷积核为的矩形，表示卷积核的宽，为患者的特征数量。
4.根据权利要求3所述的一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法，其特征在于：卷积神经网络提取的并行特征的具体过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于并行特征提取的重症患者康复情况分析方法，其特征在于：图神经网络提取的并行特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：全莉娟，周璐，赵悦，徐秀秀，
申请(专利权)人：南昌大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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