发明专利已授权

一种基于一维卷积神经网络的TDLAS静脉用药浓度预测方法

📄 申请号：CN202510060925.3 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2025-01-15

公开号

CN119479986A

公开日

2025-02-18

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16H20_10

IPC 分类号

G16H20_10 , G16H70_40 , G06F18_10 , G06F18_213 , G06F18_214 , G06F18_21 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G06N3_0985 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

临床药物浓度监测, 静脉用药安全管理, 精准医疗, 智慧医疗

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摘要

本发明提供了一种基于一维卷积神经网络的TDLAS静脉用药浓度预测方法，包括如下步骤：获取静脉用药浓度的二次谐波数据；对静脉用药的二次谐波数据进行预处理，并划分训练集、验证集、测试集；构建基于自适应高效通道注意力模块和多级残差模块的1D‑CNN深度学习模型；将训练集与验证集输入至深度学习模型中，并设置超参数对模型进行训练得到最优参数模型；将测试集输入至训练好的最优参数检测模型中得到预测结果；本发明在1D‑CNN卷积神经网络模型中，结合自适应通道注意力模块和多级残差模块，引入自适应卷积核以及多尺度卷积结构提升特征提取能力，显著改善了模型的学习能力和泛化能力。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250610

✅ 授权

20250307

?? 实质审查的生效：

20250218

📄 公开

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