【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及坏死性筋膜炎过程模拟，具体是指基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法及系统。
技术介绍
1、基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法是一种利用实验动物来模拟和研究坏死性筋膜炎这种严重感染性疾病的技术。通过在动物体内诱发类似的人类坏死性筋膜炎病理过程，研究人员能够详细观察疾病的进展、免疫反应、病理变化及治疗效果。该方法的主要作用在于帮助科学家理解疾病的病理机制，评估新药和治疗策略的有效性，以及为临床应用提供理论支持和实验依据。
2、但是，在已有的坏死性筋膜炎过程模拟方法中，存在着传统的坏死性筋膜炎研究和分析过程依赖人的病原体分析，而这导致了实验数据的稀少同时增加了分析的难度的技术问题；在已有的坏死性筋膜炎过程模拟方法中，存在着过程模拟的数据特征复杂且多样，因而依赖良好的数据预处理流程的技术问题；在已有的坏死性筋膜炎过程模拟方法中，存在着坏死性筋膜炎的过程模拟复杂性较高且涉及的预测指标难以设定，增大了技术难度的同时也难以和动物模型进行有效的结合和实验的技术问题。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法及系统，针对在已有的坏死性筋膜炎过程模拟方法中，存在着传统的坏死性筋膜炎研究和分析过程依赖人的病原体分析，而这导致了实验数据的稀少同时增加了分析的难度的技术问题，本方案创造性地采用基于动物模型的坏死性筋膜炎实验分析方法进行干扰过程模拟的前置实验准备，通过选取小鼠作为造模动物，提升了坏死性筋膜炎的实
2、本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术提供的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，该方法包括以下步骤：
3、步骤s1：动物模型选取；
4、步骤s2：感染实验设计；
5、步骤s3：实验数据收集；
6、步骤s4：模拟系统构建；
7、步骤s5：坏死性筋膜炎过程模拟。
8、进一步地，在步骤s1中，所述动物模型选取，用于选择适当的动物模型进行坏死性筋膜炎过程模拟的研究，具体为选用小鼠动物模型进行过程模拟实验，并通过菌株提取和培养，进行动物分组和动物模型构建，得到坏死性筋膜炎过程模拟动物模型；
9、所述坏死性筋膜炎过程模拟动物模型，具体包括实验动物分组数据、菌液制备数据和基本模型数据。
10、进一步地，在步骤s2中，所述感染实验设计，用于选择坏死性筋膜炎的病原体进行感染实验，具体为构建感染实验环境并进行坏死性筋膜炎感染过程实验，并通过病理学分析、共振检查和后处理，得到感染实验过程数据，具体包括以下步骤：
11、步骤s21：过程实验，具体为依据所述坏死性筋膜炎过程模拟动物模型，进行坏死性筋膜炎感染过程实验，得到实验原始数据；
12、步骤s22：感染组织病理学分析，具体为对感染最明显的时间段的小鼠进行造模和感染组织病理学分析，得到病理学分析数据集；
13、步骤s23：小鼠感染灶磁共振检查，具体为对感染小鼠进行麻醉和核磁共振检查，进行关键部位成像分析，得到核磁共振检测数据；
14、步骤s24：感染实验过程数据收集，具体为结合所述实验原始数据、所述扫描分析实验数据和核磁共振检测数据，得到感染实验过程数据。
15、进一步地，在步骤s3中，所述实验数据收集，用于收集坏死性筋膜炎过程模拟系统所需的基本数据，并进行数据的优化和增强，具体为依据所述坏死性筋膜炎过程模拟动物模型中的数据和所述感染实验过程数据，通过实验数据收集，得到过程模拟原始数据，并对所述过程模拟原始数据进行数据预处理，得到过程模拟优化数据；
16、所述实验数据收集和数据预处理的步骤，包括：
17、步骤s31：实验数据收集，具体为从所述感染实验过程数据中，采集坏死性筋膜炎过程模拟所需的原始数据集，得到过程模拟原始数据；
18、步骤s32：数据完整性检查，具体为对所述过程模拟原始数据进行缺失、重复和异常值检测，得到完整性检查数据集；
19、步骤s33：异常值处理，具体为对所述完整性检查数据集中的异常值进行z分值填补法填补，得到异常处理数据集；
20、步骤s34：切片特征提取，具体为采用标准卷积神经网络，对所述过程模拟原始数据中的扫描分析实验数据进行切片图像的特征提取，得到切片特征数据；
21、步骤s35：数值数据特征提取，具体为采用人工特征提取的方法对所述异常处理数据集进行数值数据的人工特征提取，得到数值型特征数据；
22、步骤s36：多模态特征融合，具体为通过对所述图像特征数据和所述数值型特征数据进行特征选择和特征融合，得到整合坏死性筋膜炎过程模拟特征数据；
23、步骤s37：数据整合，具体为对所述到整合坏死性筋膜炎过程模拟特征数据进行数据整合，得到过程模拟优化数据。
24、进一步地，在步骤s4中，所述模拟系统构建，用于进行坏死性筋膜炎过程模拟系统设计，具体为依据所述过程模拟优化数据，采用结合改进感染流程建模的深度神经网络方法进行模拟系统构建，得到坏死性筋膜炎过程模拟模型；
25、所述结合改进感染流程建模的深度神经网络，具体包括感染流程模组、神经常微分求解器、深度神经网络基本子网和流程组合优化损失函数；
26、所述感染流程模组，用于通过将感染过程分段的方式进行坏死性筋膜炎过程模拟的相关参数生成，并设置过程模拟的预测参数目标组合；
27、所述神经常微分求解器，用于增强深度神经网络模型对于坏死性筋膜炎过程模拟的拟合性能；
28、所述深度神经网络基本子网，用于作为坏死性筋膜炎过程模拟的基本预测子网；
29、所述流程组合优化损失函数，用于通过最小化损失提升模型性能；
30、所述采用结合改进感染流程建模的深度神经网络方法进行模拟系统构建，得到坏死性筋膜炎过程模拟模型的步骤，包括：
31、步骤s41：构建感染流程模组，具体为进行感染流程建模，得到感染过程模参数组合，并将所述感染过程模参数组合作为感染流程模组，计本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：在步骤S2中，所述感染实验设计，用于选择坏死性筋膜炎的病原体进行感染实验，具体为构建感染实验环境并进行坏死性筋膜炎感染过程实验，并通过病理学分析、共振检查和后处理，得到感染实验过程数据，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：在步骤S3中，所述实验数据收集和数据预处理的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：所述结合改进感染流程建模的深度神经网络，具体包括感染流程模组、神经常微分求解器、深度神经网络基本子网和流程组合优化损失函数；
5.根据权利要求4所述的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：在步骤S4中，所述采用结合改进感染流程建模的深度神经网络方法进行模拟系统构建，得到坏死性筋膜炎过程模拟模型的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的基于动物模型的坏
7.根据权利要求6所述的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：在步骤S22中，所述感染组织病理学分析的步骤，包括：步骤S221：小鼠处理；步骤S222：组织采集与固定；步骤S223：组织制片；步骤S224：石蜡包埋；步骤S225：切片制作；步骤S226：切片染色；步骤S227：封片分析。
8.基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟系统，用于实现如权利要求1-7中任一项所述的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：包括感染实验模块、数据收集模块、模拟构建模块和过程模拟模块。
9.根据权利要求8所述的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟系统，其特征在于：所述感染实验模块，用于选取动物模型并设计感染实验，通过动物模型选取和感染实验设计，得到坏死性筋膜炎过程模拟动物模型和感染实验过程数据，并将所述坏死性筋膜炎过程模拟动物模型和感染实验过程数据发送至数据收集模块；
...【技术特征摘要】
1.基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：在步骤s2中，所述感染实验设计，用于选择坏死性筋膜炎的病原体进行感染实验，具体为构建感染实验环境并进行坏死性筋膜炎感染过程实验，并通过病理学分析、共振检查和后处理，得到感染实验过程数据，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：在步骤s3中，所述实验数据收集和数据预处理的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：所述结合改进感染流程建模的深度神经网络，具体包括感染流程模组、神经常微分求解器、深度神经网络基本子网和流程组合优化损失函数；
5.根据权利要求4所述的基于动物模型的坏死性筋膜炎过程模拟方法，其特征在于：在步骤s4中，所述采用结合改进感染流程建模的深度神经网络方法进行模拟系统构建，得到坏死性筋膜炎过程模拟模型的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的...
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