使用MIMIC-IV中的影像报告数据，基于pytorch搭建transformer神经网络，使用gensim的word2vec包训练词向量配合pytorch使用，进行英文影像报告的分类。 更加详细的资源介绍参见https://blog.csdn.net/weixin_46523923/article/details/122644174

模仿iv 收集用于改善患者护理的医疗数据 设置 安装git并签出[git代码存储库] 安装 Python版本3.6+ 将工作目录更改为git代码存储库根目录 创建自包含的conda环境。 在终端中，转到git代码存储库根目录，然后输入以下命令： conda env create --file conda_env.yml src下的所有python模块都必须可用于其他脚本。 这可以通过两种方法来完成。 您可以通过执行以下setup.py命令来设置和安装python模块，该命令会将软件包安装到conda环境site-packages文件夹中，但带有指向src文件夹的符号链接，因此修改将立即反映出来。 python setup.py develop 另外，您可能更喜欢直接从控制台，笔记本电脑，测试脚本等中设置python路径。在Pycharm中，您也可以右键单击src文件夹，然后选

拟态查询 将mimic-iv查询放在公共数据库中以将数据重构为败血症标签和模型训练所需的模式，格式类似于2019 Physionet Challenge在败血症的早期预测中 一些探索性统计 查询如下：MIMIC-IV中有76384个唯一的icu停留时间（截至2021年4月2日，在MIMIC-IV BigQuery数据库上，这是MIMIC-IV项目页面上的最新版本），查询方式为： SELECT count(distinct (hadm_id + subject_id + stay_id)) FROM physionet-data.mimic_icu.icustays 相比之下，MIMIC-III仅具有52264个唯一的icustays，可通过以下方式查询： SELECT count(distinct (hadm_id + subject_id + icustay_id)) FROM phys

使用MIMIC-IV中的影像报告数据，基于pytorch搭建transformer神经网络，使用gensim的word2vec包训练词向量配合pytorch使用，进行英文影像报告的分类。 更加详细的资源介绍参见https://blog.csdn.net/weixin_46523923/article/details/122644174

MIMIC-IV介绍文档，使用笔记 包括对各模块，表格及表格内字段的介绍，以及在使用中遇到的一些值得注意的问题 部分内容可见

模拟iv代码 有关MIMIC-IV数据库的代码和讨论