基于大模型的脑出血智能诊疗与康复技术方案
目录
- 一、术前阶段
- 1.1 数据采集与预处理系统
- 伪代码实现
- 流程图
- 1.2 特征提取与选择模块
- 伪代码实现
- 流程图
- 1.3 大模型风险评估系统
- 伪代码实现
- 流程图
- 二、术中阶段
- 2.1 智能手术规划系统
- 伪代码实现
- 流程图
- 2.2 麻醉智能监控系统
- 伪代码实现
- 流程图
- 三、术后阶段
- 3.1 并发症预测系统
- 伪代码片段
- 3.2 康复训练系统
- 流程图
- 四、技术验证体系
- 4.1 统计分析模块
- 伪代码实现
- 4.2 实验验证框架
- 流程图
一、术前阶段
1.1 数据采集与预处理系统
伪代码实现
# 多模态数据采集函数
def collect_patient_data(patient_id):# 医学影像数据ct_images = load_dicom_files("path/to/ct_scans") # DICOM格式解析mri_images = load_nii_files("path/to/mri_scans") # NIFTI格式解析# 电子病历结构化数据vital_signs = get_vital_parameters("patient_records") # 血压、心率等medical_history = parse_medical_records("text_records") # 既往病史NLP处理# 基因数据(可选)gene_data = fetch_gene_profile("genome_database", patient_id)return {"images": {"CT": ct_images, "MRI": mri_images},"vitals": vital_signs,"history": medical_history,"genes": gene_data}# 数据清洗与标准化
def preprocess_data(raw_data):# 缺失值处理filled_vitals = fill_missing_values(raw_data["vitals"], method="mean")# 医学影像标准化normalized_ct = normalize_image(raw_data["images"]["CT"])normalized_mri = normalize_image(raw_data["images"]["MRI"])# 特征编码encoded_history = encode_categorical(raw_data["history"])return {"images": {"CT": normalized_ct, "MRI": normalized_mri},"vitals": filled_vitals,"history": encoded_history}
流程图
1.2 特征提取与选择模块
伪代码实现
# 医学影像特征提取(以血肿分割为例)
def extract_imaging_features(ct_image):# 基于U-Net的血肿分割segmented_mask = unet_predict(ct_image)# 形态学特征计算volume = calculate_volume(segmented_mask)shape_features = extract_shape_descriptors(segmented_mask)return {**shape_features, "volume": volume}# 临床特征选择
def select_clinical_features(vitals, history):# 基于XGBoost的特征重要性排序feature_importance = xgboost_feature_selection(vitals + history)selected_features = filter_top_features(feature_importance, threshold=0.1)return selected_features
流程图
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