本发明涉及一种基于强化学习的稠密迭代特征腹腔内压预测系统,属于机器学习领域,包括:数据采集及处理模块:用于获取患者基本数据和临床数据,并进行预处理,制作成样本和数据集;数据输入模块:用于将预处理后的样本送入稠密迭代增强模型,经过若干特征提取单元迭代增强,获得经过增强的特征;预测模块:用于将增强特征进行GAP和flatten后,送入全连接层,获取预测结果;模型训练模块:根据真实值和预测结果计算损失,使用动态调整学习率机制,使用weight decay和momentum机制,更新模型参数,使用完全的端到端方式训练网络。
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