基于大模型的GCSE预测与治疗优化系统技术方案
目录
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- 技术方案文档：基于大模型的GCSE预测与治疗优化系统
- 1. 数据预处理模块
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- 功能：整合多模态数据（EEG、MRI、临床指标等），标准化并生成训练集。
- 伪代码
- 流程图
- 2. 大模型架构（Transformer-GNN混合模型）
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- 功能：联合建模时序信号（EEG）与空间结构（脑网络）。
- 伪代码
- 流程图
- 3. 术中实时决策支持系统
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- 功能：动态监测EEG并触发癫痫抑制策略。
- 伪代码
- 流程图
- 4. 统计验证模块
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- 功能：模型性能评估与可解释性分析。
- 伪代码
- 5. 系统集成架构
- 6. 关键算法参数
- 7. 实验验证方法
- 文档交付物
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技术方案文档：基于大模型的GCSE预测与治疗优化系统
1. 数据预处理模块
功能：整合多模态数据（EEG、MRI、临床指标等），标准化并生成训练集。
伪代码
def data_preprocessing(raw_data):
# 1. 缺失值处理
data = fill_missing(raw_data, method=