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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=

http://www.mrgr.cn/news/97449.html

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