基于大模型的全面惊厥性癫痫持续状态技术方案

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一、数据收集与预处理系统

1.1 多模态数据集成模块

# 伪代码：多模态数据加载与整合
def load_data(patient_id):# 加载患者基本信息basic_info = database.query("SELECT * FROM patient_info WHERE id=%s", patient_id)# 加载脑电图数据raw_eeg = eeg_loader.read_eeg(patient_id)# 加载影像学数据mri_data = dicom_parser.parse_mri(patient_id)# 加载实验室数据lab_results = lab_system.get_results(patient_id)return merge_data(basic_info, raw_eeg, mri_data, lab_results)

1.2 数据预处理流程

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二、大模型构建与训练系统

2.1 模型架构设计

# 伪代码：基于Transformer的多模态融合模型
class GCSE_Predictor(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.eeg_encoder = EEG_Transformer()  # 脑电特征提取self.mri_encoder = MRI_CNN()          # 影像特征提取self.fusion = Multimodal_Fusion()      # 跨模态注意力融合self.classifier = nn.Linear(...)       # 输出层def forward(self, eeg, mri, lab_data):eeg_feat = self.eeg_encoder(eeg)mri_feat = self.mri_encoder(mri)fused = self.fusion(eeg_feat, mri_feat, lab_data)return self.classifier(fused)

2.2 训练流程