ترجمه فارسی مقاله HMF: یک چارچوب چند عاملی ترکیبی برای پیش بینی فشار خون حین عمل پویا

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی HMF: A Hybrid Multi-Factor Framework for Dynamic Intraoperative Hypotension Prediction
عنوان مقاله به فارسی HMF: یک چارچوب چند عاملی ترکیبی برای پیش بینی فشار خون حین عمل پویا
نویسندگان Mingyue Cheng, Jintao Zhang, Zhiding Liu, Chunli Liu, Yanhu Xie
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 18
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Robotics,یادگیری ماشین , روباتیک ,
توضیحات Submitted 17 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 17 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Intraoperative hypotension (IOH) prediction using Mean Arterial Pressure (MAP) is a critical research area with significant implications for patient outcomes during surgery. However, existing approaches predominantly employ static modeling paradigms that overlook the dynamic nature of physiological signals. In this paper, we introduce a novel Hybrid Multi-Factor (HMF) framework that reformulates IOH prediction as a blood pressure forecasting task. Our framework leverages a Transformer encoder, specifically designed to effectively capture the temporal evolution of MAP series through a patch-based input representation, which segments the input physiological series into informative patches for accurate analysis. To address the challenges of distribution shift in physiological series, our approach incorporates two key innovations: (1) Symmetric normalization and de-normalization processes help mitigate distributional drift in statistical properties, thereby ensuring the model's robustness across varying conditions, and (2) Sequence decomposition, which disaggregates the input series into trend and seasonal components, allowing for a more precise modeling of inherent sequence dependencies. Extensive experiments conducted on two real-world datasets demonstrate the superior performance of our approach compared to competitive baselines, particularly in capturing the nuanced variations in input series that are crucial for accurate IOH prediction.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پیش بینی فشار خون بالا (IOH) با استفاده از میانگین فشار شریانی (MAP) یک منطقه تحقیقاتی مهم است که پیامدهای قابل توجهی برای نتایج بیمار در طول عمل دارد.با این حال ، رویکردهای موجود عمدتاً از الگوی مدل سازی استاتیک استفاده می کنند که از ماهیت پویا سیگنال های فیزیولوژیکی غافل می شوند.در این مقاله ، ما یک چارچوب جدید هیبریدی چند عاملی (HMF) را معرفی می کنیم که پیش بینی IOH را به عنوان یک کار پیش بینی فشار خون اصلاح می کند.چارچوب ما از یک رمزگذار ترانسفورماتور استفاده می کند ، به طور خاص برای ضبط موثر تکامل زمانی سری MAP از طریق بازنمایی ورودی مبتنی بر پچ ، که سری فیزیولوژیکی ورودی را برای تجزیه و تحلیل دقیق به دست می آورد.برای پرداختن به چالش های تغییر توزیع در سری های فیزیولوژیکی ، رویکرد ما شامل دو نوآوری کلیدی است: (1) فرآیندهای عادی سازی متقارن و تخلیه مجدد به کاهش رانش توزیع در خصوصیات آماری کمک می کند ، در نتیجه تضمین استحکام مدل در شرایط مختلف و (2) دنبالهتجزیه ، که سری ورودی را به مؤلفه های روند و فصلی تفکیک می کند ، و این امکان را برای مدل سازی دقیق تر وابستگی های توالی ذاتی فراهم می کند.آزمایش های گسترده ای که بر روی دو مجموعه داده در دنیای واقعی انجام شده است ، عملکرد برتر رویکرد ما را در مقایسه با خطوط رقابتی نشان می دهد ، به ویژه در ضبط تغییرات ظریف در سری ورودی که برای پیش بینی دقیق IOH بسیار مهم هستند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.