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1.
死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患,通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断,以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表,针对ICU病人临床监测的17项生理参数,提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型,用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库,从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究,除了六组超参数实验之外,将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归(logistic regression)和支持向量机(support vector machine, SVM)四种模型进行了对比分析,准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标,实验结果表明,所提模型性能优于其他模型,AUC值达到94.3%。 相似文献
2.
急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72%,精度达到99.53%,灵敏度达到100.00%,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1%,该项研究具有非常重要的临床应用价值. 相似文献
3.
设计了一种轨道交通用的高频充电机,该充电机采用基于移相控制的全桥零电压开关(zvS)变换器的拓扑结构。对该充电机主要参数进行计算和系统建模,仿真结果满足系统要求。主控芯片采用TMS320F28335,算法采用带有电流前馈的比例积分(PI)控制方式,并设计了针对蓄电池负载的充电逻辑,样机试验结果满足系统要求。 相似文献
5.
6.
7.
潘伟亮 《石油石化物资采购》2020,(1):45-46
本文主要以甲玛铜多金属矿智能矿山改造为背景,对井下电机车装矿运输过程中的车辆定位进行研究,首先对该技术的研究现状进行简单的分析,然后提出基于RFID技术与本安型电感式接近开关设备相结合的方法,将电机车从进入装矿巷道到指定停车地点这一过程分为两个阶段,第一阶段使用RFID技术进行定位,第二阶段依靠接近开关进行一维的距离测定方法来进行定位。为防止意外事件发生另外通过视频监控对该过程进行监测,使得工作人员在必要时刻采取措施,保证该过程正常运行。 相似文献
8.
9.
本文对一起机组起励时灭磁电阻严重烧坏并最终导致停机的事故进行分析,查找出灭磁电阻严重烧坏的原因.通过一系列试验,模拟机组起励停机过程,证明此次故障是由于机械跨接器在实际运行中存在缺陷造成的.最后,为防止此类事故再次发生,提出相关技术改造意见,以保证励磁系统安全稳定运行. 相似文献