基于大模型的GCSE预测与治疗优化系统技术方案
目录
- 技术方案文档:基于大模型的GCSE预测与治疗优化系统
- 1. 数据预处理模块
- 功能:整合多模态数据(EEG、MRI、临床指标等),标准化并生成训练集。
- 伪代码
- 流程图
- 2. 大模型架构(Transformer-GNN混合模型)
- 功能:联合建模时序信号(EEG)与空间结构(脑网络)。
- 伪代码
- 流程图
- 3. 术中实时决策支持系统
- 功能:动态监测EEG并触发癫痫抑制策略。
- 伪代码
- 流程图
- 4. 统计验证模块
- 功能:模型性能评估与可解释性分析。
- 伪代码
- 5. 系统集成架构
- 6. 关键算法参数
- 7. 实验验证方法
- 文档交付物
技术方案文档:基于大模型的GCSE预测与治疗优化系统
1. 数据预处理模块
功能:整合多模态数据(EEG、MRI、临床指标等),标准化并生成训练集。
伪代码
def data_preprocessing(raw_data): # 1. 缺失值处理 data = fill_missing(raw_data, method=