[发明专利]面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统

说明书

本发明提供了面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统，涉及数据处理分析技术领域；包括数据收集模块、数据预处理模块、数据归一化模块、模型训练模块以及模型预测模块；所述数据预处理模块，连接在数据收集模块上，对临床检查数据和病理检查数据进行预处理，构成临床数据F；数据归一化模块，连接在数据预处理模块上，将得到的IgA肾病患者的临床数据F进行数据归一化操作；模型训练模块，与所述数据归一化模块连接，用于训练面向不平衡数据的IgA肾病预测模型；模型预测模块，与模型训练模块相连接，预测临床样本的IgA肾病恶化概率；本发明的有益效果是：提高IgA肾病患者恶化概率的预测效率。

技术领域

本发明涉及数据处理分析技术领域，更具体的说，本发明涉及一种面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统。

背景技术

IgA全称指(Immunoglobulin A，即免疫球蛋白A)。IgA肾病是全世界最常见的免疫性肾小球肾炎；各个年龄段都有发病。但到目前为止，IgA肾病的发病的机制尚未得到有效地研究，对于IgA肾病的恶化预测仍依赖于肾活检这项有创操作，虽然经过医学治疗，能够取得一定的积极效果，但目前仍有高达20％-30％的患者可能恶化至终末期肾病(尿毒症)。因此通过神经网络的深度学习算法，预测患者的IgA肾病的恶化情况，有重要的科学意义和现实意义。

在实际的IgA肾病数据分析中，大多数的临床样本呈现出不平衡的数据分布，即：只有小部分的样本是恶化为终末期肾病(尿毒症)的，而大多数的患者样本则是健康的。这种样本的不平衡的数量分布使得对于用于IgA肾病的神经网络的训练非常困难。因为，一方面，数量过多的健康患者样本使得神经网络在经过训练之后过拟合，会更多地将IgA肾病恶化的预测结果偏置到数量大的健康患者样本；另一方面，数量有限的少量恶化的IgA肾病患者样本会让IgA肾病预测模型没有得到充分的训练，从而欠拟合，使得对于实际已经恶化的IgA肾病患者的数据分析结果不够准确。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统，其改进之处在于，包括数据收集模块、数据预处理模块、数据归一化模块、模型训练模块以及模型预测模块；

所述的数据收集模块，采集IgA肾病患者的临床检查数据、病理检查数据以及IgA肾病患者对应的恶化标签；

所述数据预处理模块，连接在数据收集模块上，对临床检查数据和病理检查数据进行预处理，剔除有数据缺失的样本，得到可用于模型训练及预测的临床检查数据和病例检查数据，再将两种数据进行拼接组合，构成临床数据F；

所述数据归一化模块，连接在数据预处理模块上，将得到的IgA肾病患者的临床数据F进行数据归一化操作，得到可用于模型训练及测试的数据集；

所述的模型训练模块，与所述数据归一化模块连接，用于训练面向不平衡数据的IgA肾病预测模型，所述不平衡数据为样本标签不平衡的样本分布；

所述模型预测模块，与模型训练模块相连接，使用面向不平衡数据的IgA肾病预测模型，预测临床样本的IgA肾病恶化概率。

在上述的结构中，所述的临床检查数据为通过医疗仪器对IgA肾病患者采集血液样本进行血液检查和采集尿液样本进行尿液检查得到的化验单数据，包括血肌酐、肾小球滤过率、血压、尿酸。

在上述的结构中，所述病理检查数据为通过对IgA肾病患者的肾脏进行切片进行活体检查得到的与所患肾脏病相关的数据。

在上述的结构中，所述的恶化标签为判断IgA肾病是否恶化，判断标准为是否达到终末期肾病或eGFR下降大于50％，其中eGFR为肾小球滤过率，终末期肾病指eGFR＜15ml/min/1.73m²或开始进行肾脏替代治疗的时间持续3个月以上。