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目录
- 一、核心算法实现
- 1. 术前真菌载量预测模型
- 2. 术中手术路径规划算法
- 二、系统集成方案
- 1. 系统交互流程图
- 2. 微服务架构设计
- 三、系统部署拓扑
- 1. 物理部署架构
- 四、关键技术验证方案
- 1. 数字孪生验证流程
- 2. 联邦学习更新机制
- 五、辅助系统实现
- 健康教育模块流程
- 六、容错机制设计
- 双路推理保障方案
一、核心算法实现
1. 术前真菌载量预测模型
伪代码实现：
class FungalLoadPredictor:def __init__(self):self.temporal_cnn = TemporalConvNet() # 时间卷积网络self.attention = TransformerEncoder() # 注意力机制def predict(self, csg_data):# 输入维度：[batch_size, time_steps, features]temporal_features = self.temporal_cnn(csf_data)weighted_features = self.attention(temporal_features)return MLP(weighted_features) # 多层感知机输出预测值
流程图：
2. 术中手术路径规划算法
伪代码实现：
def reinforcement_learning_planning(patient_anatomy):env = SurgicalEnv(patient_anatomy) # 手术环境模拟agent = PPOAgent() # 近端策略优化算法for epoch in training_epochs:state = env.reset()while not done:action = agent.get_action(state)next_state, reward = env.step(action)agent.update_buffer(state, action, reward)state = next_stateagent.train()return agent.get_optimal_path()
流程图：