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申请/专利权人：中国人民解放军总医院;北京科技大学

摘要：本发明涉及医疗数据处理技术领域，尤其涉及一种解决医疗时序数据不规则问题的方法和装置。所述方法包括对输入时空数据进行编码，得到输入序列；对所述输入序列进行特征识别与特征提取，得到节点特征向量，根据MPNN模型生成初步填补结果，基于所述初步填补结果，对数据点进行优化，生成二次填补结果。本发明通过构建神经网络模型，针对输入的不规则性数据，有效利用时序数据内在关联性，不仅在时间维度上对数据进行编码和解码，还能在空间维度上进行相同操作，在第一阶段的填补中，模型使用时空编码技术捕捉数据的内在时间和空间结构，第二阶段的填补基于初步填补结果进一步优化，以提高填补数据的质量。

主权项：1.一种解决医疗时序数据不规则问题的方法，其特征在于，包括，对输入时空数据进行编码，得到输入序列；对所述输入序列进行特征识别与特征提取，得到节点特征向量；通过引入消息传递神经网络MPNN模型和MPGRU模型，对所述节点特征向量进行分析，生成实时特征序列，获取所述实时特征序列中的连续缺失节点，根据所述连续缺失节点获取对应的连续时间间隔，根据连续时间间隔计算实时缺失率，根据实时缺失率计算权重，以根据所述MPGRU模型生成第一步预测值，根据所述MPNN模型生成初步填补结果；所述MPGRU模型为消息传递GRU；基于所述初步填补结果，获取二次连续缺失节点，根据所述连续缺失节点与所述二次连续缺失节点获取数据点，对所述数据点对应的权重进行修正，以根据所述MPNN模型生成二次填补结果；对连续的两待插补节点的位置进行判定，若两待插补节点相邻，判定为连续缺失，将两待插补节点标记为连续缺失节点；获取连续缺失节点间的实时时间间隔，记作连续时间间隔，将允许累积时间间隔与连续时间间隔进行对比，若连续时间间隔小于等于允许累积时间间隔，获取当前序列中缺失数据的个数、总数据的个数，并计算第一缺失率V1=XqXz，同时输出V2=0；若连续时间间隔大于允许累积时间间隔，将对应的连续缺失节点标记为累积缺失节点集，直至对全部连续缺失节点判定结束，获取累积缺失节点集的个数与输入序列中总数据的个数，以计算第二缺失率V2=XsXj；根据第一缺失率与第二缺失率计算实时缺失率Vs=max{V1，V2}；其中，Xq为当前序列中缺失数据的个数，Xz为当前序列中总数据的个数，Xj为输入序列中总数据的个数，Xs为累积缺失节点集的个数；第一缺失率表示当前序列缺失数据的个数占累积缺失数据的比例，当前序列由连续缺失节点间的节点组成；计算权重=Vs；获取初步填补结果序列中的各二次连续缺失节点，对任一二次连续缺失节点对应的序列位置进行判定，若与一次连续缺失节点对应的位置存在重复，获取重复的节点对应的数据作为数据点，获取重复位置对应的时间间隔，记作历史缺失时间，根据历史缺失时间计算重复缺失率，根据重复缺失率对所述权重进行修正，修正为’=Vs’=TcTz；若不存在重复位置，判定无需对二次连续缺失节点进行优化；其中，Tc为历史缺失时间，Tz为连续时间间隔，Vs’为重复缺失率；对填补后的所述时空数据的格式进行转换，转换为初始时间序列。

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