基于多模态深度学习的亚急性脊髓联合变性全流程预测与个性化管理技术方案
目录
- 技术方案文档
- 1. 数据收集与预处理模块
- 2. 多模态预测模型构建
- 3. 术前风险评估系统
- 4. 术中实时监测系统
- 5. 术后并发症预测与护理
- 6. 统计分析与验证模块
- 7. 健康教育系统
- 技术实现说明
技术方案文档
1. 数据收集与预处理模块
功能：构建数据管道，清洗并整合多源数据
伪代码示例：
def preprocess_data(data_path):# 加载数据clinical_data = load_clinical_data(data_path + '/clinical.csv')imaging_data = load_images(data_path + '/images/')lab_data = load_lab_results(data_path + '/labs.csv')# 数据清洗clinical_data = clean_missing_values(clinical_data)imaging_data = normalize_images(imaging_data) # 归一化图像像素值lab_data = detect_outliers(lab_data) # 检测异常值# 特征工程features = create_multimodal_features(clinical_data, imaging_data, lab_data)return features
流程图：
2. 多模态预测模型构建
功能：构建融合CNN和LSTM的预测模型
伪代码示例：
def build_multimodal_model()