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1.
死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患,通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断,以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表,针对ICU病人临床监测的17项生理参数,提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型,用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库,从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究,除了六组超参数实验之外,将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归(logistic regression)和支持向量机(support vector machine, SVM)四种模型进行了对比分析,准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标,实验结果表明,所提模型性能优于其他模型,AUC值达到94.3%。 相似文献
2.
急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72%,精度达到99.53%,灵敏度达到100.00%,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1%,该项研究具有非常重要的临床应用价值. 相似文献
3.
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5.
《石油机械》2019,(11):38-44
为了获得隔水管疲劳裂纹长度并判定其疲劳损伤状态,采用金属磁记忆检测法对隔水管用X80管线钢在疲劳裂纹萌生、扩展及断裂阶段的磁记忆信号进行检测,研究磁记忆检测信号随疲劳裂纹长度变化的关系,采用磁偶极子理论建立了疲劳裂纹萌生直到断裂过程的磁场分布模型,通过对比分析验证了模型的正确性。分析结果表明:伴随着疲劳裂纹长度增加,磁场切向分量具有极大值,且极大值不断增大,磁场法向分量过零点,且零点两侧峰值不断增大;磁场切向分量峰值及法向分量峰峰值随着疲劳裂纹长度增加近似呈线性增大,通过提取磁记忆检测信号特征参数变化可以判定疲劳裂纹长度的变化。所得结论为磁记忆检测技术应用于隔水管疲劳损伤检测提供了技术支撑。 相似文献
6.
7.
该文分析了当下乡土建筑更新中的记忆危机问题,从跨学科角度将集体记忆理论与乡土建筑研究相关联;通过文献综述和实证研究,以集体记忆的引发因素阐述乡土建筑的多元时间、地域叙事中集体记忆的表达机制;意图在于引起对乡村记忆的重视,为当代乡土建筑重构寻求新的设计思路。 相似文献
8.
9.
利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析SSA(singular spectrum analysis)和长短时记忆LSTM(long-short term memory net⁃work)网络的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM网络为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验结果表明,奇异谱分析对风电场的历史数据具有良好的降噪性,SSA+LSTM模型在测试数据上取得了较好的预测性能,能够有效进行短期风功率的预测。 相似文献
10.