基于大模型的慢性硬脑膜下血肿预测与诊疗系统技术方案

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一、术前阶段

1. 数据预处理与特征提取
伪代码：

# 输入：患者多模态影像数据（CT/MRI）、病史、生理指标  
def preprocess_data(imaging_data, history, vitals):  # 影像标准化与降噪  normalized_img = normalize_image(imaging_data)  denoised_img = denoise(normalized_img)  # 血肿分割与特征提取  hematoma_mask = segment_hematoma(denoised_img)  features = extract_features(hematoma_mask, vitals)  # 历史数据编码  encoded_history = encode_history(history)  return combined_features(features, encoded_history)  

流程图（Mermaid）：

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二、并发症风险预测

1. 并发症预测系统
伪代码：

# 输入：术前特征向量  
def predict_complications(features):  # 加载预训练模型（如随机森林/神经网络）  model = load_model("complication_model.pkl")  # 实时预测风险概率  risk_score = model.predict(features)  # 输出高风险并发症列表  high_risk = [complication for score, complication in zip(risk_score) if score > threshold]  return high_risk  

流程图（Mermaid）：