[发明专利]一种运用卷积神经网络对疾病风险预测的模型在审
| 申请号： | 201811422499.X | 申请日： | 2018-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN109585020A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 莫毓昌;李宁宁;王海燕 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/20 |
| 代理公司： | 泉州市众创致远专利代理事务所(特殊普通合伙) 35241 | 代理人： | 柴淑芳 |
| 地址： | 36200*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种运用卷积神经网络对疾病风险预测的模型，所述模型为四层卷积神经网络模型，包括第一层、第二层、第三层、第四层；第一层由EHRS建立的事件矩阵组成，第二层为对第一层中的EHR矩阵进行提取表型的单侧卷积层，第三层为在第二层提取到的表型中保留重要表型的最大池化层，第四层是一个softmax预测的全连接层。第一层中的事件矩阵中，水平维度对应于时间戳，垂直维度对应于事件值；本发明为了结合患者EHR的时间平滑性，在模型中还研究了三种不同的时间融合机制：早期融合、晚期融合和缓慢融合，建立了先进的具有时间融合的CNN架构。 | ||
| 搜索关键词： | 第一层 卷积神经网络 表型 风险预测 时间融合 事件矩阵 第三层 融合 矩阵 垂直维度 时间平滑 水平维度 连接层 时间戳 疾病 池化 卷积 架构 预测 保留 研究 | ||
【主权项】：
1.一种运用卷积神经网络对疾病风险预测的模型，其特征在于：所述模型为四层卷积神经网络模型，包括第一层、第二层、第三层、第四层；第一层由EHRS建立的事件矩阵组成，第二层为对第一层中的EHR矩阵进行提取表型的单侧卷积层，第三层为在第二层提取到的表型中保留重要表型的最大池化层，第四层是一个softmax预测的全连接层。
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