公开(公告)号：CN116030962A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211704411.X

申请日：2022-12-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘文军 ,  陈容斌 ,  朱节中 ,  黄辉

IPC: G16H50/20 ,  G06F18/2431 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林和加权集成学习的动脉粥样硬化预测方法，涉及医学信息处理技术领域，包括采集原始数据集，并对原始数据集进行预处理，筛选出特征集；根据动脉粥样硬化的影响因素选择预测基模型；将选择的预测基模型进行加权集成，建立动脉粥样硬化预测加权集成模型；对预测基模型进行参数调整，优化动脉粥样硬化预测加权集成模型；基于优化后的动脉粥样硬化预测加权集成模型，输入特征集，得出动脉粥样硬化预测结果。本发明通过结合机器学习算法，建立加权集成模型，对动脉粥样硬化进行预测，提高动脉粥样硬化预测的准确度，从而能够辅助医生对动脉粥样硬化进行更精准的诊断。

公开(公告)号：CN115938588A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211704416.2

申请日：2022-12-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘文军 ,  陈容斌 ,  朱节中 ,  黄辉

IPC: G16H50/30 ,  A61B5/02 ,  A61B5/00 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种用于动脉粥样硬化预警分析的集成特征选择方法，涉及医学信息处理技术领域，本发明通过对原始动脉粥样硬化数据集进行预处理，以填补原始动脉粥样硬化数据集的缺失值；通过集成特征选择方法对处理后的动脉粥样硬化数据集进行特征选择，筛选出重要特征；对筛选出的重要特征进行统计分析，以得到显著高于正常组动脉粥样硬化组的预警指标；根据预警指标对动脉粥样硬化进行预警分析，以确定患者是否有动脉粥样硬化。该方法不仅考虑特征与目标变量的关系，还考虑了特征间的关系，同时还考虑特征对模型的影响程度，从而筛选出信息冗余度较低且具有代表性的特征集，有效进行动脉粥样硬化的预警分析。