发明专利 已授权

一种融合图卷积约束增强低秩表征的慢性病共病模式识别方法、装置、电子设备及存储介质

📄 申请号:CN202411366928.1 📄 发布日:2026/03/16

著录项目信息

申请日
2024-09-29
公开号
CN119312111A
公开日
2025-01-14
申请人
东莞理工学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

慢性病共病分析, 临床辅助诊断, 电子病历分析, 精准医疗, 健康管理

摘要

本申请公开了一种融合图卷积约束增强低秩表征的慢性病共病模式识别方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法通过获取医疗数据资源,利用医疗数据资源构建慢性病共病网络,慢性病共病网络用于描述疾病间的相关性、影响力,对慢性病共病网络进行融合图卷积约束的低秩表征方法表征学习以挖掘输出其中的社区结构,运用社区划分机制识别共病网络中的社区结构,发掘共病模式,既具备了低秩分解模型良好的可解释聚类特性,同时融入了GCN的非线性、非欧式表征学习能力,提升了其表示学习能力。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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