[发明专利]丙种球蛋白无反应型川崎病的预测方法及预测系统

权利要求书

1.一种丙种球蛋白无反应型川崎病的预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、采集建立SVM模型的21项原始参数；

所述建模原始参数包括：性别，年龄，就诊时发热时间，临床分型，CRP检测值，WBC值，PLT值，Hb值，ALT值，AST值，ALB值，丙球蛋白使用时间，以及临床诊断症状指标；

所述临床诊断症状指标包括：结膜充血，皮疹，口唇皲裂，杨梅舌，颈淋巴结肿大，手足硬肿，指趾脱皮，肛周脱皮，卡疤红肿；

S2、对所述原始参数做离散化处理以获得原始参数对应的SVM特征值；

S3、以SVM特征值为基础数据构建SVM模型，并通过所述SVM模型预测丙种球蛋白无反应型川崎病的发生概率。

2.根据权利要求1所述的丙种球蛋白无反应型川崎病的预测方法，其特征在于，

所述步骤S2具体包括：

将所述21项原始参数中的发热时间、丙球蛋白使用时间使用了具体的数值进行表示，以形成对应的SVM特征值；

将21项原始参数中剩余的其他原始参数转化为仅由“0”，“1”数值表示的离散化类别特征，以形成对应的SVM特征值。

3.根据权利要求2所述的丙种球蛋白无反应型川崎病的预测方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：调取离散类别库，对应所述离散类别库将21项原始参数中年龄，CRP检测值，WBC值，PLT值，Hb值，ALT值，AST值，ALB值对应的原始参数转化为仅由“0”，“1”数值表示的离散化类别特征，以形成对应的SVM特征值；

所述离散类别库包括：年龄，CRP检测值，WBC值，PLT值，Hb值，ALT值，AST值，ALB值的离散类别。

4.根据权利要求3所述的丙种球蛋白无反应型川崎病的预测方法，其特征在于，所述离散类别库具体包括：

年龄对应的离散类别为：类别1，<6个月；类别2，≥6个月；

CRP检测值对应的离散类别为：类别1，CRP≤1.0；类别2，1.0<CRP≤3.0；类别3，3.0<CRP<10.0；类别4，CRP≥10.0；

WBC值对应的离散类别为：类别1，WBC<10；类别2，10<＝WBC<＝20；类别3，WBC>20；

PLT值对应的离散类别为：类别1，PLT≤150.0；类别2，150.0<PLT≤350.0；类别3，PLT>350；

Hb值对应的离散类别为：类别1，Hb<120；类别2，120.0<Hb≤140.0；类别3，Hb>140.0；

ALT值对应的离散类别为：类别1，ALT≤40；类别2，ALT>40；

AST值对应的离散类别为：类别1，AST≤40；类别2，AST>40；

ALB值对应的离散类别为：类别1，ALB<36.0；类别2，36.0<ALB≤55.0；类别3，ALB>55.0。

5.根据权利要求1所述的丙种球蛋白无反应型川崎病的预测方法，所述步骤S3具体包括：

构建SVM过程中，采用5组交叉验证的方式选取SVM模型的原始参数，并记录最优的原始参数作为模型参数。

6.一种丙种球蛋白无反应型川崎病的预测系统，其特征在于，所述系统包括：

数据采集模块，用于采集建立SVM模型的21项原始参数；

所述建模原始参数包括：性别，年龄，就诊时发热时间，临床分型，CRP检测值，WBC值，PLT值，Hb值，ALT值，AST值，ALB值，丙球蛋白使用时间，以及临床诊断症状指标；

所述临床诊断症状指标包括：结膜充血，皮疹，口唇皲裂，杨梅舌，颈淋巴结肿大，手足硬肿，指趾脱皮，肛周脱皮，卡疤红肿；

离散处理模块，用于对所述原始参数做离散化处理以获得原始参数对应的SVM特征值；

模型构建预测模块，用于以SVM特征值为基础数据构建SVM模型，并通过所述SVM模型预测丙种球蛋白无反应型川崎病的发生概率。