【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学信息处理及统计分析领域，特别是涉及以一种基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法及设备。
技术介绍
1、肺气肿是一种常见的慢性阻塞性肺病(copd)，主要表现为肺泡的永久性扩张和壁的破坏，导致呼吸功能显著下降。患者常常表现出呼吸困难、咳嗽、咳痰等症状，严重影响生活质量。肺气肿的病因复杂，包括吸烟、空气污染、职业暴露和遗传因素等。目前，全球范围内患有肺气肿的患者数量不断增加，已成为严重的公共卫生问题。
2、肺气肿对人体的影响主要体现在两个方面：首先是对呼吸系统的损害。肺泡的破坏和气道的阻塞使得患者的通气和换气功能严重受损，氧气不能充分进入血液，二氧化碳不能有效排出，导致患者出现低氧血症和高碳酸血症。其次是对心血管系统的影响。由于长期的低氧状态，患者常常会出现肺动脉高压，进而导致右心衰竭，进一步加重病情。
3、目前，肺气肿的风险预测主要依赖于影像学检查和肺功能检测。ct(计算机断层扫描)是最常用的影像学检查方法，可以清晰地显示肺部结构和病变情况，通过观察肺泡的变化和气道的阻塞情况，医生可以初步判断...
【技术保护点】
1.一种基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，所述S2的实现过程包括：
3.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，所述S3的实现过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气风险肿预测方法，其特征在于，通过计算最后一层卷积网络的节点特征之间的相似度来识别不同特征节点之间的关联度。
5.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，所述s2的实现过程包括：
3.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气肿风险预测方法，其特征在于，所述s3的实现过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于异质图和图神经网络的肺气风险肿预测方法，其特征在于，通过计算最后一层卷积网络的节点特征之间的相似度来识别不同特征节点之间的关联度。...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴子喻，谢斌，陈琼，刘进康，刘辉，王路路，杨睿，段铸，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：
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