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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本申请公开了一种患者术后感染风险评估系统及方法，涉及医疗信息处理技术领域，其采用基于深度学习的人工智能技术对患者的伤口状态图像进行图像分析，提取出患者的伤口状态特征，同时，调取患者的体温和心率数据，挖掘出患者体征的时序变化模式，并基于患者体征和伤口状态的多模态融合特征对患者的伤口感染情况进行综合表征，从而智能识别伤口是否发生感染。这样，可以有效识别和管理患者术后感染的风险，以便于及时地针对患者伤口感染情况进行预防和治疗，从而提高手术成功率和患者满意度。
主权项：1.一种患者术后感染风险评估系统，其特征在于，包括：伤口状态监控模块，用于获取由摄像头采集的被监控患者对象的伤口状态图像；体温心率监控模块，用于调取所述被监控患者对象在采集所述伤口状态图像前的预定时间段内的体温值的时间序列和心率值的时间序列；时序模式特征提取模块，用于对所述体温值的时间序列和所述心率值的时间序列进行时序模式特征提取以得到体温时序关联特征向量和心率时序关联特征向量；体征综合表征模块，用于使用动态元素级特征融合模块对所述体温时序关联特征向量和所述心率时序关联特征向量进行语义融合以得到体征时序模式特征向量；伤口状态特征提取模块，用于对所述伤口状态图像进行伤口状态特征提取和多尺度空间强化以得到空间显化伤口状态特征图；感染风险评估模块，用于基于所述空间显化伤口状态特征图和所述体征时序模式特征向量之间的跨模态关联特征，确定评估结果；其中，所述体征综合表征模块，用于：以如下动态元素级特征融合公式对所述体温时序关联特征向量和所述心率时序关联特征向量进行语义融合以得到所述体征时序模式特征向量，其中，所述动态元素级特征融合公式为： ；其中，表示所述体温时序关联特征向量，表示所述心率时序关联特征向量，表示所述体征时序模式特征向量，表示连接操作，是变换向量，是偏置参数，表示激活函数，为门限值，且。
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百度查询： 吉林大学 患者术后感染风险评估系统及方法
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