1. 系統架構模塊

模塊組成：

• 數據預處理系統
• 術前預測模型系統
• 術中實時分析系統
• 術后并發癥預警系統
• 動態決策支持系統

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2. 關鍵算法實現

2.1 術前預測模型（Transformer多模態融合）

偽代碼：

class GastricPerforationPredictor:  def __init__(self):  # 多模態編碼器  self.image_encoder = VisionTransformer()  self.tabular_encoder = MLP()  # 融合層  self.fusion_layer = CrossAttention()  # 預測頭  self.risk_head = Linear(output_dim=4)  # 穿孔位置/嚴重程度/并發癥/麻醉風險  def forward(self, CT_image, lab_data):  img_feat = self.image_encoder(CT_image)  tab_feat = self.tabular_encoder(lab_data)  fused_feat = self.fusion_layer(img_feat, tab_feat)  return self.risk_head(fused_feat)  

2.2 術中實時分析（在線學習LSTM）

偽代碼：

class IntraoperativeLSTM:  def __init__(self):  self.lstm = BidirectionalLSTM(hidden_size=128)  self.risk_classifier = Linear(output_dim=3)  # 出血/臟器損傷/麻醉異常  def update_model(self, new_vital_signs):  # 在線增量訓練  self.optimizer.zero_grad()  loss = self.loss_fn(predictions, new_labels)  loss.backward()  self.optimizer.step()  def predict_risk(self, vital_seq):  return self.risk_classifier(self.lstm(vital_seq))  

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3. 模塊流程圖（Mermaid）

3.1 數據預處理系統