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本发明公开了基于医疗信息处理的神经外科血管护理监测系统，包括医疗信息采集模块、医疗数据优化模块、神经外科血管护理评估模型建立模块和神经外科血管护理监测模块。本发明属于医疗信息处理领域，具体是指基于医疗信息处理的神经外科血管护理监测系统，本方案通过异常路径长度评分排除伪异常，基于类别加权边际贡献机制增加对轻度异常和严重异常护理状态的敏感性，通过异常检测、筛选和特征选择对历史医疗护理数据进行优化，提高护理监测效果；基于时空依赖的高效特征提取，捕捉动态生理信号间的空间交互关系，同时捕获生理信号的短期波动和长期趋势，针对生理信号间的关系差异，引入动态注意力权重，进而提高护理监测效果。
主权项：
1.基于医疗信息处理的神经外科血管护理监测系统，其特征在于：系统包括医疗信息采集模块、医疗数据优化模块、神经外科血管护理评估模型建立模块和神经外科血管护理监测模块； 所述医疗信息采集模块采集历史医疗护理数据； 所述医疗数据优化模块通过初步异常检测、初步特征筛选和最优特征选择，构建用于护理状态评估的数据输入； 所述神经外科血管护理评估模型建立模块基于医疗数据优化模块处理后的历史医疗护理数据，通过残差网络、卷积门控循环单元、多头注意力机制提取和融合时间依赖及空间交互特征，最终构建神经外科血管护理评估模型； 所述神经外科血管护理监测模块基于建立完成的神经外科血管护理评估模型对实时采集的数据实现状态评估，进而实现护理监测； 所述医疗数据优化模块包括内容：初步异常检测；针对动态生理信号数据，检测由传感器故障引起的异常值，并引入基于滑动窗口的动态阈值机制，表示为：；；；针对初步异常去除后的历史医疗护理数据构建历史序列特征；其中，IF(·)是异常检测得分；x是数据点；mT是时间步数，t是时间步索引；E(·)是异常路径长度；n是样本数量；c是归一化系数；是动态异常权重；是时间步t的数据点值；k是邻域大小，ik是邻居索引；d(·)是欧氏距离；是近邻点；是最大近邻距离；是滑动窗口[]内的中位数值；和分别是标准差和中位数绝对偏差。
