基于大模型的慢性硬脑膜下血肿诊疗技术方案

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一、数据处理与模型构建

1.1 数据预处理模块

功能：清洗、标注、特征提取
流程：

核心算法伪代码：

# 数据清洗
def preprocess_data(df):# 填充缺失值df.fillna(method="ffill", inplace=True)# 去除异常值（如血肿体积>100ml）df = df[df["hematoma_volume"] < 100]# 标准化处理df["age"] = (df["age"] - mean_age) / std_agereturn df# 特征提取（示例：影像组学特征）
def extract_features(ct_scan):features = {}features["texture_entropy"] = calculate_entropy(ct_scan)features["shape_roundness"] = calculate_roundness(ct_scan)return features

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1.2 大模型构建模块

模型选择：Hybrid Model（CNN+Transformer）
流程：