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基于时空图神经网络的心脏重症监测方法及系统

发明专利未知
10权利要求 · 2 独立
§ Ⅰ

卷宗概要

发明人

章思梦; 裴锋博; 张犁雪; 高卿; 杨栩鹏; 史艺

申请日

Jul 6, 2026

公开日

Oct 27, 2026

IPC 分类

G16H 80/00 (2018.01)G06F 18/15 (2023.01)G06F 18/213 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)G06N 3/042 (2023.01)G06N 3/08 (2023.01)

本申请提供一种基于时空图神经网络的心脏重症监测方法及系统。该方法包括:对多源心脏重症监测数据进行信号质量评价、时间对齐和个体基线归一化,生成统一时空监测序列;基于统一时空监测序列构建个体化心脏重症时空图;将个体化心脏重症时空图输入时空图神经网络,对图节点和动态关联边进行跨时间窗口的消息传播和状态更新,生成节点动态状态表征、边动态耦合表征和全局重症状态表征;根据全局重症状态表征生成心脏重症监测结果,并提取与心脏重症监测结果对应的风险演化链和关键证据子图;根据后验反馈数据更新个体基线、动态关联边和监测结果校准参数。本申请能够提高多源监测融合精度、增强时空关联识别能力、提升预警可追溯性。

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