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1. 系统架构模块

模块组成：

• 数据预处理系统
• 术前预测模型系统
• 术中实时分析系统
• 术后并发症预警系统
• 动态决策支持系统

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2. 关键算法实现

2.1 术前预测模型（Transformer多模态融合）

伪代码：

class GastricPerforationPredictor:  def __init__(self):  # 多模态编码器  self.image_encoder = VisionTransformer()  self.tabular_encoder = MLP()  # 融合层  self.fusion_layer = CrossAttention()  # 预测头  self.risk_head = Linear(output_dim=4)  # 穿孔位置/严重程度/并发症/麻醉风险  def forward(self, CT_image, lab_data):  img_feat = self.image_encoder(CT_image)  tab_feat = self.tabular_encoder(lab_data)  fused_feat = self.fusion_layer(img_feat, tab_feat)  return self.risk_head(fused_feat)  

2.2 术中实时分析（在线学习LSTM）

伪代码：

class IntraoperativeLSTM:  def __init__(self):  self.lstm = BidirectionalLSTM(hidden_size=128)  self.risk_classifier = Linear(output_dim=3)  # 出血/脏器损伤/麻醉异常  def update_model(self, new_vital_signs):  # 在线增量训练  self.optimizer.zero_grad()  loss = self.loss_fn(predictions, new_labels)  loss.backward()  self.optimizer.step()  def predict_risk(self, vital_seq):  return self.risk_classifier(self.lstm(vital_seq))  

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3. 模块流程图（Mermaid）

3.1 数据预处理系统