当前位置: 首页 > news >正文

基于大模型预测癫痫的技术方案

目录

    • 一、数据来源与处理模块
      • 1. 多模态数据采集子系统
      • 2. 数据预处理流程
    • 二、大模型构建模块
      • 1. 多模态融合模型架构
      • 2. 模型训练算法
    • 三、术前预测系统
      • 1. 癫痫发作预测算法
      • 2. 病灶定位流程
    • 四、术中监测系统
      • 1. 实时预警机制
    • 五、术后护理模块
      • 1. 并发症预测模型
    • 六、技术验证方案
      • 1. 交叉验证流程
    • 七、健康教育系统
      • 1. 个性化建议生成

一、数据来源与处理模块

1. 多模态数据采集子系统

XML/JSON
DICOM转换
EDF转CSV
VCF解析
临床数据
结构化存储
影像数据
脑电数据
基因数据

2. 数据预处理流程

def preprocess_data(dataset):# 缺失值处理dataset = fill_missing_values(dataset)# 异常值检测dataset = remove_outliers(dataset, threshold=3σ)# 标准化处理dataset = z_score_normalization(dataset)return dataset

二、大模型构建模块

1. 多模态融合模型架构

http://www.xdnf.cn/news/532801.html

相关文章:

  • deep search框架deerflow
  • 腾讯云怎么在游戏云中助力
  • 说一下响应状态码有哪些?
  • Model 复现系列(一)OpenVLA
  • 卷积神经网络基础(九)
  • 语言幻觉测试用例及相关策略总结
  • 软件设计师“测试用例”考点分析——求三连
  • 2025-5-17Vue3快速上手
  • JavaScript:文件上传功能与断点续传
  • 并发编程(5)
  • STM32 控制 OLED 全攻略(二):实现字符和汉字的显示
  • 制造业供应链数字化转型:从经验备货到需求先知的技术突破
  • 信息化的编程未来发展
  • 大语言模型(LLM)本身是无状态的,怎么固化记忆
  • R9打卡——RNN实现阿尔茨海默病诊断(优化特征选择版)
  • Profinet转Modbus TCP协议转换技术,打通能耗监控‘最后一公里’
  • 3-STM32F103-GPIO学习
  • 1688正式出海,1688跨境寻源通接口接入,守卫的是国内工厂资源
  • # YOLOv4:目标检测的全新突破
  • 深入Python闭包内存泄漏:从原理到实战修复指南
  • 「SolarClock」开发纪实:一次与 CodeBuddy 的中式极简协作体验
  • 1.1 Epson机器人常用指令1-Print函数、RobotInfo$
  • 如何轻松删除电脑上的文件(无法恢复文件)
  • 【C语言】易错题 经典题型
  • java笔记07
  • Serverless 的未来与进阶:持续学习之路
  • STM32实战指南——DHT11温湿度传感器驱动开发与避坑指南
  • conda 的常用命令
  • VTK|箱体切割器
  • 【python】windows修改 pip 默认安装路径