【摘 要】
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本文以缺血性脑卒中疾病为研究对象,充分考虑疾病发病机制,选取患者当前超声、生化及基本信息3种特征检查指标,提出一种基于LSTM多特征联合的诊断模型。3个基于LSTM (Long sh
【基金项目】
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上海市经信委人工智能创新发展专项资金(RX-RJJC-08-16-0483,2017-RGZN-01004)
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本文以缺血性脑卒中疾病为研究对象,充分考虑疾病发病机制,选取患者当前超声、生化及基本信息3种特征检查指标,提出一种基于LSTM多特征联合的诊断模型。3个基于LSTM (Long short-term memory)模型搭建的双向LSTM特征提取子模块,联合训练学习各类型数据的前向和后向信息;增加自注意力机制学习特征间的关联性,并分配权重。实验结果表明,融合自注意力机制的多特征模型在不同分类评估标准下总体性能达84%,为缺血性脑卒中的临床辅助诊断提供一种方法,为医生对该疾病的鉴别诊断提供参考。
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