recommended article: Blood Pressure Model Based on Hybrid Feature Convolution Neural Network in Promoting Rehabilitation of Patients with Hypertensive Intracerebral Hemorrhage
Точное предсказание подъема АД необходимо при гипертоническом внутримозговом кровоизлиянии. В этом исследовании для создания модели кровяного давления вместо традиционного метода пульсовых волн используется нейронная сеть свертки с гибридными функциями. В 80 обучающих наборах, по сравнению с линейной регрессией и методом случайного леса, гибридная сеть Feature Convolution Network имеет более высокую точность прогнозирования артериального давления. 1-мерный; для одной выборки пусть µi(x)(i = 1, 2, ⋯, N) будет x-м узлом i-й карты признаков на входе, а N число входных карт признаков. Conv-1D работает следующим образом: где ki,j — ядро свертки, соединяющее две карты признаков ui и vj. Функция активации позволяет модели получить возможность нелинейного моделирования. Кровяное давление у пациентов с гипертензией с кровоизлиянием в мозг увеличилось в 6:00, а концентрация лекарств в крови была очень низкой после ночного метаболизма. Используя модель для прогнозирования точки повышения артериального давления у пациентов, целенаправленное лечение пациентов может значительно и плавно снизить артериальное давление, способствовать восстановлению здоровья и снизить частоту нарушений мозгового кровообращения. ссылка на статью https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8670904/
