[发明专利]CAD预测模型建立方法、装置以及电子设备

权利要求书

1.一种冠心病CAD预测模型建立方法，其特征在于，包括：

获取样本对象的基因型数据以及身体状况数据；

利用所述基因型数据进行计算，得到CAD多基因风险数值；

基于所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据建立CAD预测模型。

2.根据权利要求1所述的CAD预测模型建立方法，其特征在于，所述利用所述基因型数据进行计算，得到CAD多基因风险数值，包括：

利用所述基因型数据中的CAD基因关联数据进行计算，得到CAD基因变异的权重；

将所述权重进行加权计算，得到CAD多基因风险数值。

3.根据权利要求1所述的CAD预测模型建立方法，其特征在于，所述基于所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据建立CAD预测模型，包括：

基于输入至初始模型中的所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据，通过机器学习算法对所述初始模型进行训练，得到CAD预测模型。

4.根据权利要求3所述的CAD预测模型建立方法，其特征在于，所述基于输入至初始模型中的所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据，通过机器学习算法对所述初始模型进行训练，得到CAD预测模型，包括：

将带有患病标签的样本对象的目标数据作为训练集，并将所述训练集输入至初始模型中，其中，所述目标数据包括：所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据；

基于所述训练集通过机器学习算法对所述初始模型进行训练，得到多个待选择模型；

利用测试集从所述多个待选择模型中进行选择，得到CAD预测模型，其中，所述测试集为带有未患病标签的样本对象的目标数据。

5.根据权利要求3或4所述的CAD预测模型建立方法，其特征在于，所述机器学习算法包括：随机森林算法、支持向量机算法以及决策树算法中的至少一种。

6.一种CAD预测模型建立装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取样本对象的基因型数据以及身体状况数据；

计算单元，用于利用所述基因型数据进行计算，得到CAD多基因风险数值；

建立单元，用于基于所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据建立CAD预测模型。

7.根据权利要求6所述的CAD预测模型建立装置，其特征在于，所述计算单元包括：

计算模块，用于利用所述基因型数据中的CAD基因关联数据进行计算，得到CAD基因变异的权重；

加权模块，用于将所述权重进行加权计算，得到CAD多基因风险数值。

8.根据权利要求6所述的CAD预测模型建立装置，其特征在于，所述建立单元包括：

输入模块，用于将带有患病标签的样本对象的目标数据作为训练集，并将所述训练集输入至初始模型中，其中，所述目标数据包括：所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据；

训练模块，用于基于所述训练集通过机器学习算法对所述初始模型进行训练，得到多个待选择模型；

选择模块，用于利用测试集从所述多个待选择模型中进行选择，得到CAD预测模型，其中，所述测试集为带有未患病标签的样本对象的目标数据。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至5任一项所述的方法的步骤。

10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求1至5任一所述方法。