人工智能(pytorch)搭建模型16-基于LSTM+CNN模型的高血压预测的应用

news2024/11/24 17:51:04

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型16-基于LSTM+CNN模型的高血压预测的应用,LSTM+CNN模型搭建与训练,本项目将利用pytorch搭建LSTM+CNN模型,涉及项目:高血压预测,高血压是一种常见的性疾病,早期预测和干预对于防止其发展至严重疾病至关重要。
在这里插入图片描述

目录

  1. 项目背景
  2. LSTM-CNN模型原理
  3. 数据样例
  4. 数据加载
  5. 模型搭建
  6. 模型训练
  7. 模型预测
  8. 总结

1. 项目背景

高血压是全球面临的一项紧迫的公共卫生挑战,它被认为是全球疾病预防负担最重的因素之一,同时也是心血管疾病的主要风险因素。及时、定期地监测血压对于早期诊断和预防心血管疾病至关重要。人体的血压通常会随着时间的推移而波动,并受到多种因素的影响,如压力、情绪、饮食、运动和药物使用等。因此,进行持续监测而非仅在特定时间点监测血压,对于早期发现和治疗高血压具有重要意义。本项目采用深度学习中的LSTM-CNN模型,通过学习患者的历史健康数据,进行高血压的预测。

2. LSTM-CNN模型原理

LSTM-CNN模型是一种混合模型,结合了长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的优点。LSTM能够处理时序数据,学习长期依赖关系;而CNN则能够从局部特征中提取有用信息。在高血压预测中,LSTM用于学习患者的历史健康数据中的时间依赖关系,而CNN则用于从这些数据中提取有用的特征。

LSTM-CNN模型是一种结合了长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的混合模型。其数学原理可以通过以下方式表示:

首先,我们定义输入序列为 X = { x 1 , x 2 , . . . , x T } \mathbf{X} = \{x_1, x_2, ..., x_T\} X={x1,x2,...,xT},其中 T T T 是序列的长度。在LSTM中,每个时间步的隐藏状态由记忆单元(cell) c t \mathbf{c}_t ct 和输出状态 h t \mathbf{h}_t ht 组成。

LSTM层的计算过程如下:

  1. 输入门(Input Gate):通过计算输入门向量 i t \mathbf{i}_t it 来控制当前时间步输入的影响。计算方式如下:
    i t = σ ( W i x t + U i h t − 1 + b i ) \mathbf{i}_t = \sigma(\mathbf{W}_i\mathbf{x}_t + \mathbf{U}_i\mathbf{h}_{t-1} + \mathbf{b}_i) it=σ(Wixt+Uiht1+bi)
    其中, W i \mathbf{W}_i Wi U i \mathbf{U}_i Ui b i \mathbf{b}_i bi 是可学习的参数, σ \sigma σ 是sigmoid函数。

  2. 遗忘门(Forget Gate):通过计算遗忘门向量 f t \mathbf{f}_t ft 来控制之前记忆的保留程度。计算方式如下:
    f t = σ ( W f x t + U f h t − 1 + b f ) \mathbf{f}_t = \sigma(\mathbf{W}_f\mathbf{x}_t + \mathbf{U}_f\mathbf{h}_{t-1} + \mathbf{b}_f) ft=σ(Wfxt+Ufht1+bf)
    其中, W f \mathbf{W}_f Wf U f \mathbf{U}_f Uf b f \mathbf{b}_f bf 是可学习的参数。

  3. 记忆更新(Memory Update):通过计算新的记忆单元 c t \mathbf{c}_t ct 来更新记忆。计算方式如下:
    c t = f t ⊙ c t − 1 + i t ⊙ tanh ⁡ ( W c x t + U c h t − 1 + b c ) \mathbf{c}_t = \mathbf{f}_t \odot \mathbf{c}_{t-1} + \mathbf{i}_t \odot \tanh(\mathbf{W}_c\mathbf{x}_t + \mathbf{U}_c\mathbf{h}_{t-1} + \mathbf{b}_c) ct=ftct1+ittanh(Wcxt+Ucht1+bc)
    其中, W c \mathbf{W}_c Wc U c \mathbf{U}_c Uc b c \mathbf{b}_c bc 是可学习的参数, ⊙ \odot 表示逐元素相乘。

  4. 输出门(Output Gate):通过计算输出门向量 o t \mathbf{o}_t ot 来控制当前时间步输出的影响。计算方式如下:
    o t = σ ( W o x t + U o h t − 1 + b o ) \mathbf{o}_t = \sigma(\mathbf{W}_o\mathbf{x}_t + \mathbf{U}_o\mathbf{h}_{t-1} + \mathbf{b}_o) ot=σ(Woxt+Uoht1+bo)
    其中, W o \mathbf{W}_o Wo U o \mathbf{U}_o Uo b o \mathbf{b}_o bo 是可学习的参数。

最后,LSTM的输出状态 h t \mathbf{h}_t ht 和记忆单元 c t \mathbf{c}_t ct 可以通过以下方式计算:
h t = o t ⊙ tanh ⁡ ( c t ) \mathbf{h}_t = \mathbf{o}_t \odot \tanh(\mathbf{c}_t) ht=ottanh(ct)

接下来,将LSTM层的输出状态作为CNN的输入,进行卷积和池化等操作,然后通过全连接层进行最终的预测或分类。

LSTM层结果输入CNN的过程:

将LSTM层的输出状态作为CNN的输入时,通常会对输出状态进行重塑(reshape),以适应CNN的输入格式要求。具体的处理方式如下所示:

  1. 首先,假设LSTM层的输出状态形状为 ( B , T , H ) (B, T, H) (B,T,H),其中 B B B 表示批次大小(batch size), T T T 表示序列长度, H H H 表示隐藏状态维度。

  2. 接着,将输出状态进行重塑,使其形状变为 ( B × T , H ) (B \times T, H) (B×T,H)。这一步操作可以将 LSTM 输出的所有时间步连接起来,得到一个二维的矩阵,其中每行表示一个时间步的隐藏状态。

  3. 然后,将重塑后的输出状态作为输入传递给CNN模型。

  4. 在CNN模型中,通常会使用卷积层进行特征提取。卷积层通过定义卷积核的数目、大小和步长等参数来提取局部特征。

  5. 接下来,常见的操作是使用池化层对卷积层的输出进行下采样,以减少特征的维度和数量。池化可以通过取最大值(最大池化)或计算平均值(平均池化)等方式实现。

  6. 最后,经过池化层之后,可以将得到的特征向量输入到全连接层进行最终的预测或分类等任务。
    在这里插入图片描述

3. 数据样例

以下是一些中文时序高血压csv数据样例:

id,年龄,性别,体重,身高,收缩压,舒张压,心率,血糖,血脂,是否高血压
1,45,男,75,175,120,80,70,5.6,1.2,否
2,50,男,80,180,130,85,72,6.0,1.3,是
3,55,女,65,165,110,70,68,52,1.1,否
4,35,女,60,160,110,70,75,4.8,1.0,否
5,42,男,78,173,125,82,68,5.2,1.1,是
6,58,男,85,177,140,90,80,6.5,1.4,是
7,47,女,62,165,115,75,72,5.3,1.2,否
8,52,男,79,179,128,84,70,5.9,1.3,是
9,43,女,66,162,112,73,70,5.5,1.1,否
10,50,男,83,176,125,82,75,6.2,1.2,是
11,37,女,64,163,110,70,68,5.0,1.0,否
12,49,男,76,178,130,85,72,5.8,1.2,是
13,57,男,88,183,145,92,80,6.8,1.5,是
14,41,女,63,164,112,73,70,5.4,1.1,否
15,55,男,82,175,127,83,75,6.1,1.3,是
16,38,女,61,158,108,68,67,4.9,1.0,否
17,53,男,80,181,132,87,74,6.0,1.4,是
18,46,女,67,167,114,75,72,5.1,1.2,否
19,48,男,77,180,128,84,70,5.7,1.2,是
20,60,男,90,185,150,95,78,7.0,1.6,是
21,39,女,59,156,106,66,65,4.7,0.9,否
22,54,男,81,178,130,85,72,6.0,1.3,是
23,44,女,68,168,115,76,73,5.2,1.1,否
...

4. 数据加载

我们使用pandas库来加载csv数据:

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('hypertension.csv')

# 数据预处理
data['性别'] = data['性别'].map({'男': 0, '女': 1})
data['是否高血压'] = data['是否高血压'].map({'否': 0, '是': 1})

# 分割训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=0)
test_data = data.drop(train_data.index)

5. 模型搭建

我们使用PyTorch来搭建LSTM-CNN模型:

import torch
import torch.nn as nn

class LSTM_CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LSTM_CNN, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=64, num_layers=2, batch_first=True)
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=1)
        self.fc = nn.Linear(128, 2)

    def forward(self, x):
        x,_ = self.lstm(x)
        x = x.transpose(1, 0)
        x = self.conv1(x)
        x = x.transpose(1, 0)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

6. 模型训练

我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行模型训练:

# 模型训练
model = LSTM_CNN()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(100):
    inputs = torch.tensor(train_data.drop('是否高血压', axis=1).values).float()
    labels = torch.tensor(train_data['是否高血压'].values).long()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch [%d/100], Loss: %.4f' %(epoch+1, loss.item()))

运行结果:

Epoch [72/100], Loss: 0.0001
Epoch [73/100], Loss: 0.0001
Epoch [74/100], Loss: 0.0001
Epoch [75/100], Loss: 0.0001
Epoch [76/100], Loss: 0.0001
Epoch [77/100], Loss: 0.0001
Epoch [78/100], Loss: 0.0001
Epoch [79/100], Loss: 0.0001
Epoch [80/100], Loss: 0.0001
Epoch [81/100], Loss: 0.0001
Epoch [82/100], Loss: 0.0001
Epoch [83/100], Loss: 0.0001
Epoch [84/100], Loss: 0.0001
...

7. 模型预测

训练完成后,我们可以输入数据进行预测:

# 模型预测
inputs = torch.tensor(test_data.drop('是否高血压', axis=1).values).float()
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
print('Predicted: ', predicted)

运行结果:

[[  1.   45.    0.   75.  175.  120.   80.   70.    5.6   1.2]
 [  4.   35.    1.   60.  160.  110.   70.   75.    4.8   1. ]
 [ 13.   57.    0.   88.  183.  145.   92.   80.    6.8   1.5]
 [ 16.   38.    1.   61.  158.  108.   68.   67.    4.9   1. ]]
Predicted:  tensor([0, 0, 1, 0])

8. 总结

本项目基于LSTM-CNN模型,通过学习患者的历史健康数据,实现了高血压的预测。这种方法具有较高的预测准确性,对于高血压的早期预测和干预具有重要意义。

LSTM-CNN模型的几个主要的应用领域:

文本分类:LSTM-CNN模型可以用于文本分类任务,例如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。LSTM层能够捕捉序列中长距离依赖关系,而CNN层则能提取局部特征,两者结合可以更好地表示文本信息。

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER):LSTM-CNN模型在NER任务中表现出色。LSTM层可以学习上下文信息和实体之间的依赖关系,而CNN层可以捕捉实体的局部特征,从而提高命名实体的识别准确率。

机器翻译:LSTM-CNN模型可以应用于机器翻译任务,将一种语言的文本转换为另一种语言。LSTM层可以处理输入序列和输出序列之间的长距离依赖关系,而CNN层可以提取局部特征,有助于改善翻译质量。

句子生成:LSTM-CNN模型可以用于生成句子、段落或对话等自然语言文本。通过训练模型,结合LSTM的生成能力和CNN的提取特征能力,可以生成具有上下文连贯性和语法正确性的文本。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/709551.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

鼠标点击切换图片(使用js中的src属性)

使用到的知识点&#xff1a; 模板字符串 js中的src属性 img.src ./images/${i}.jpg 效果展示&#xff1a; 具体代码实现&#xff1a; <body><div class"box" style"width:500px;height:300px;margin:100px auto;"><img src&quo…

Python中获取指定目录下所有文件名的方法

在《Python中文件名和路径的操作》中提到&#xff0c;os模块中的函数可以对文件进行操作。通过递归以及os模块中提供的函数&#xff0c;可以获取指定目录下所有的文件名。 1 基本流程 通过递归获取指定目录下所有文件名的基本流程&#xff0c;如图1所示。 图1 基本流程 2 函…

Web开播系统的技术演进

随着直播SaaS业务的深入发展&#xff0c;Web端开播的诉求变得越来越强烈&#xff0c;对比客户端开播工具如OBS&#xff0c;Web开播与SaaS平台亲和度高&#xff0c;可以让用户快速体验平台全流程&#xff0c;同时易于分享链接&#xff0c;快速连麦。因此&#xff0c;寻求更加稳定…

#10046. 「一本通 2.2 练习 2」OKR-Periods of Words(内附封面)

[POI2006] OKR-Periods of Words 题面翻译 对于一个仅含小写字母的字符串 a a a&#xff0c; p p p 为 a a a 的前缀且 p ≠ a p\ne a pa&#xff0c;那么我们称 p p p 为 a a a 的 proper 前缀。 规定字符串 Q Q Q&#xff08;可以是空串&#xff09;表示 a a a 的…

CMake 变量

目录 cmake普通变量 如何取消变量 cmake环境变量 cmake缓存变量 普通变量使用: 缓存变量使用: cmake变量的作用域 block() block demo: function 函数作用域简单 demo 高级变量 总结: 和其他语言一样,cmake完全可以看做是一种编程语言,他有变量,有函数等. cmake普通…

解决uview-plus组件样式修改不生效

一、问题描述 使用 ::v-deep 、/deep/ 等各种 deep 写法后&#xff0c;修改 uview-plus组件样式依旧不生效 二、解决方案 在子组件中写页面布局&#xff0c;在父组件中写CSS样式 目录结构&#xff1a; 父组件中&#xff1a;引入子组件&#xff0c;使用::v-deep修改样式 子组件…

git配置密钥及提交代码到仓库

原文合集地址如下&#xff0c;有需要的朋友可以关注 本文地址 合集地址 一、git下载及安装 Git官网&#xff1a;www.git-scm.com/ 下载安装包进行安装。 点击downloads下载自己需要的安装包。本文基于windows系统。 下载安装包后双击exe文件&#xff0c;如何一系列next操作…

提升文件管理效率:轻松批量归类文件,按名称细分管理

现代生活中&#xff0c;我们每天都面对着大量的电子文件&#xff0c;如文档、照片、音乐和视频等。这么多文件堆积在一起&#xff0c;怎样快速找到需要的文件成了一个挑战。现在有应该方法可以帮助您提升文件管理效率&#xff0c;方法如下&#xff1a; 首先&#xff0c;第一步…

AutoSAR系列讲解(入门篇)4.6-BSW的Watchdog功能

一、架构与术语解释 前面都挺难的吧&#xff1f;实践出真知&#xff0c;后面实践篇的时候&#xff0c;大家应该就能明白了。这一节就来讲个简单的功能------看门狗。看门狗想必大家应该都再熟悉不过了吧&#xff0c;主要就下面三层结构&#xff0c;简单明了&#xff0c;这节确实…

从入门到精通:解锁Linux开发工具和编译器的力量

目录 一.编辑器vim的使用1.vim的基本概念2.vim的使用二.编译器gcc/g1.编译器的使用2.编译器是如何完成的&#xff1f;3.动态库与静态库 一.编辑器vim的使用 1.vim的基本概念 vim是一个方便编程的功能特别丰富的文本编辑器&#xff0c;凭借他简洁的三种模式以及丰富的快捷键操…

Arduino IDE的安装

https://www.arduino.cc/en/software/

AI 绘画 - 建筑绘图辅助设计之 Controlnet

前情提要 2023-06-17 周六 杭州 阴 小记: 早上还是可以听到淅淅沥沥的雨声&#xff0c;或许梅雨季快要来了&#xff0c;潮湿的感觉说不上多讨厌&#xff0c;可是也没有那么喜欢&#xff1b;最近在追动画《飞出个未来》&#xff0c;我是把这个动画当作哲学课来看的&#xff0c…

linux模块的变量与函数导出与引用

在Linux内核中&#xff0c;不同模块之间可以通过导出和引用函数或变量的方式来进行交互。具体而言&#xff0c;Linux内核提供了一些导出和引用符号的机制&#xff0c;这些机制可以使得不同模块之间能够访问并使用彼此的函数或变量。 导出符号的方式一般有两种&#xff1a; 使…

【动态规划算法练习】day12

文章目录 一、978. 最长湍流子数组1.题目简介2.解题思路3.代码4.运行结果 二、413. 等差数列划分1.题目简介2.解题思路3.代码4.运行结果 三、1567. 乘积为正数的最长子数组长度1.题目简介2.解题思路3.代码4.运行结果 总结 一、978. 最长湍流子数组 1.题目简介 978. 最长湍流子…

python输出颜色(终端控制台)

python输出颜色&#xff08;终端控制台&#xff09; 1、终端ANSI2、Python自带的函数库ctypes3、colorama 1、终端ANSI 更多查看 ECHOX.bat输出文本背景和文字颜色 其中特殊字符print("Black :[30m f0 [0m Black :[40m b0 [0m")即是print("Black :\033[30m f0 …

3.设计模式之后七种模式桥接装饰者组合外观享元代理模板

1.桥接模式 bridge(抽象类的实现的子类,通过聚合间接调用接口方法 就是桥) 实现和抽象分开,使他可以独立改变结构型设计模式基于类的最小设计原则(增加功能,增加最少个数的类),通过封装 聚合和继承让不同类实现不同职责 图 23桥接模式原理图 图 26桥接模式传统解决手机操作问题…

(六)Spring源码解析:Spring AOP源码解析

〇、AOP概念 Aspect&#xff1a;切面 给业务方法增加到功能&#xff0c;切面泛指交叉业务逻辑。上例中的事务处理、日志处理就可以理解为切面。常用的切面是通知&#xff08;Advice&#xff09;。实际就是对主业务逻辑的一种增强。 Pointcut&#xff1a;切入点 切入点指声明的…

Nerf-Wild神经辐射场论文学习笔记 Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections

前言&#xff1a; 本文为记录自己在Nerf学习道路的一些笔记&#xff0c;包括对论文以及其代码的思考内容。公众号&#xff1a; AI知识物语 B站讲解&#xff1a;出门吃三碗饭 本篇文章主要针对其数学公式来学习其内容&#xff0c;欢迎批评指正&#xff01;&#xff01;&#x…

10-C++学习笔记-字符串

&#x1f4da; 前言 字符串是在编程中广泛使用的数据类型&#xff0c;用于表示一系列字符。在C中&#xff0c;我们可以使用C风格字符串和string类来处理字符串操作。本篇学习笔记将详细介绍字符串的相关知识。 &#x1f4d6; 1 C风格字符串 ✨ C风格字符串初始化 C风格字符…