[发明专利]基于加权核回归和封装式偏差搜索的综合年龄检测系统

说明书

本发明提供了一种基于加权核回归和封装式偏差搜索的综合年龄检测系统，其特征在于包括：数据采集设备、实际年龄输入设备、存储器、预处理模块、特征压缩模块、传统年龄估计模块、病理年龄估计模块、加权核回归模块以及结果输出模块。其效果是：该系统克服了传统年龄估计方法与病理年龄估计方法的不足，在提高估计年龄分类能力同时有效地控制了正常人的实际年龄估计误差。整个框架算法原理明确，实现方便，对健康人或病人的年龄及健康状态的探测更具有科学依据，可靠度高，可行性强。

技术领域

本发明涉及生物医学电子中的信息检测技术，属于生物信息检测与人工智能的交叉技术，具体涉及一种基于加权核回归和封装式偏差搜索的综合年龄检测系统。

背景技术

医疗数据中蕴含着许多非常有价值的信息资源，这些资源对于相关病例的诊疗以及医学方面的研究发展都具有非常重要的意义。医疗数据挖掘用于年龄检测和分类诊断已被证明是一种有效方式。研究表明，年龄与疾病发生发展过程有着紧密联系。年龄是一种高质量的特征，其可以深度刻画疾病状态和变化过程，具有全局性、深刻性、稳定性等优点，是潜在的高效标记物，目前已成为研究热点。

目前通过医疗数据挖掘估计年龄信息实现疾病检测和诊断已取得了一定成效，现有技术主要是传统年龄估计方法与病理年龄估计方法两种，但是这些方法都存在一定问题。传统年龄估计方法存在以下问题：1)训练回归模型的过程中未利用疾病患者样本；2)估计年龄随着疾病状态的不同而改变，实际年龄与估计年龄之间的偏差也因疾病的状态不同而改变，因此将实际年龄作为训练标签是不合理的；3)直接通过最小化误差函数MAE搜索最优检测模型。MAE是指估计年龄与实际年龄之间的平均绝对误差，最小化MAE就是使估计年龄逼近实际年龄。因此，传统年龄估计方法不利于提高估计年龄的分类能力，而病理年龄估计方法未考虑对正常人实际年龄估计误差的控制。

现有技术无法兼顾估计提高年龄分类能力与有效控制正常人实际年龄估计误差这个两个指标，存在对估计年龄指标考虑不足的问题。

发明内容

本申请通过提供一种加权核回归和封装式偏差搜索的综合年龄检测系统，解决现有的技术无法兼顾估计提高年龄分类能力与有效控制正常人实际年龄估计误差的问题。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于加权核回归和封装式偏差搜索的综合年龄检测系统，其关键在于包括：

数据采集设备：用于采集医疗数据，并将采集到的医疗数据输入到存储器中；

实际年龄输入设备：用于输入实际年龄信息到存储器中；

存储器：用于存储样本数据库；

预处理模块：从存储器的各个数据库中获取医疗数据并进行数据清洗；

特征压缩模块：对数据进行压缩，去掉冗余特征；

传统年龄估计模块：基于正常人样本建立回归模型，训练标签为实际年龄，通过最小化估计年龄和实际年龄差异进行模型训练；

病理年龄估计模块：基于所有类别样本建立回归模型，引入年龄偏差表征病理年龄和实际年龄差异，训练标签为实际年龄加年龄偏差，通过最大化分类准确率来搜索最优年龄偏差，并将得到的最优年龄偏差封装至病理年龄估计模型中；

加权核回归模块：用于对传统年龄估计模块输出传统年龄和病理年龄估计模块输出的病理年龄进行加权集成，得到综合年龄检测结果；

结果输出模块：用于输出所述综合年龄检测结果。

进一步地，所述存储器中设有PA样本数据库、NC样本数据库以及待测样本数据库；

所述PA样本数据库：用于存储疾病患者医疗数据和对应的实际年龄信息；