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目录
- 一、数据处理与模型构建
- 1.1 数据预处理模块
- 1.2 大模型构建模块
- 二、术前预测与手术决策
- 2.1 血肿进展预测系统
- 2.2 个性化手术方案生成器
- 三、术中风险预警与麻醉优化
- 3.1 术中并发症预警系统
- 3.2 麻醉方案动态调整模块
- 四、术后护理与并发症防控
- 4.1 复发风险预测系统
- 五、技术验证与实验设计
- 5.1 回顾性验证流程
- 5.2 前瞻性临床试验设计
- 六、健康教育与患者管理
- 6.1 智能教育系统流程
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
1.2 大模型构建模块
模型选择：Hybrid Model（CNN+Transformer）
流程：