[发明专利]一种用于辅助医疗系统的决策模型建立方法在审

专利信息
申请号: 202010376075.5 申请日: 2020-05-07
公开(公告)号: CN111564212A 公开(公告)日: 2020-08-21
发明(设计)人: 吴嘉;庄庆贺;陈焕泽;谭延林;田晓明 申请(专利权)人: 中南大学
主分类号: G16H50/20 分类号: G16H50/20;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 代理人: 曾志鹏
地址: 410012 *** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 辅助 医疗 系统 决策 模型 建立 方法
【说明书】:

发明公开了一种用于辅助医疗系统的决策模型建立方法,包括以下步骤:A、使用支持向量机构建第一分类器,使用有向无环图支持向量机构建第二分类器;B、使用神经网络对支持向量机进行补充,实现在支持向量机出错时对冲掉风险;C、通过集成学习对支持向量机和神经网络进行集成。本发明能够解决现有技术的不足,提高检查数据分析的准确性。

技术领域

本发明属于辅助医疗设备技术领域,具体是一种用于辅助医疗系统的决策模型建立方法。

背景技术

随着社会的发展,人民对于自身身体健康问题愈发看重。作为发展中大国,我国目前正快速进入医疗需求的爆发期。我国人口已达到14.5亿,超过5600人才可以共享一名医生,一名医生一天需要治疗72名患者。在大城市中,医院平均每年医治超过100万人,而水平更高,医疗资源更丰富的医院每年须接受超过350万人。而我国80%的医疗资源分布于大城市和发达地区。这些地区的常住人口约为300万,仅占总人口数量的7%。剩余的20%医疗资源由93%的人口分享,医疗资源分布不均。辅助医疗系统是一种基于人工智能的装置,其通过数据库中建立的决策模型和患者的检查数据,为医生提供患者的检查数据初步分析结果,从而降低医生负担,提高医生的工作效率。但是,现有辅助医疗系统的决策模型成熟度不高,所作出的分析结果与实际情况偏差较大。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种用于辅助医疗系统的决策模型建立方法,能够解决现有技术的不足,提高检查数据分析的准确性。

本发明的内容包括以下步骤,

A、使用支持向量机构建第一分类器,使用有向无环图支持向量机构建第二分类器;

B、使用神经网络对支持向量机进行补充,实现在支持向量机出错时对冲掉风险;

C、通过集成学习对支持向量机和神经网络进行集成。

作为优选,步骤A中,

假设样本集为{(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},xi∈Rd,超平面的方程为:ωTx+b=0,支持向量机的优化问题等价于找到一组适合的参数(ω,b),使得下述方程组成立,

借助Lagrange函数和对偶问题将上述问题化简为以下方程:

对于线性可分问题,引入惩罚系数C,则上述问题以下面的形式表示:

其中,C代表两类数据的间隔,最终的模型形式表示为:

对于非线性可分问题利用核函数κ(xi,xj)=φ(xi)Tφ(xj)在将样本数据所在的空间映射到更高维的特征空间后,使得原样本数据在新的空间中是线性可分的,而该平面在原空间对应着一个非线性可分的平面。

作为优选,所述核函数的选择范围如下表所示,

作为优选,步骤B中,

使用MLP神经网络和RBF神经网络对支持向量机进行补充;

MLP神经网络包含一个输入层,一个或多个隐藏层和一个输出层,并使用线性整流函数f(x)=max(0,x)作为激活函数;

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