[发明专利]基于异构特征融合的冠心病风险预测方法、模型及系统有效
| 申请号： | 201810767394.1 | 申请日： | 2018-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN109117864B | 公开（公告）日： | 2020-02-28 |
| 发明（设计）人： | 高英;罗雄文;沈雄 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04;G16H50/30 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉;郑泽萍 |
| 地址： | 510641 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于异构特征融合的冠心病风险预测方法、模型及系统，该冠心病风险预测模型通过以下步骤训练获得：S1、从多个来源采集批量病人的病理数据，并进行预处理；S2、对预处理后的多个来源的病理数据进行特征提取及筛选，获得多个与冠心病风险相关的特征集；S3、对获得的多个特征集进行特征筛选，对应获得筛选后的多个特征子集；S4、基于多个特征子集，采用阶段集成学习方法，完成多源异构特征信息的融合，逐步训练获得冠心病风险预测模型。本发明避免了人为主观因素对冠心病风险预测模型的影响，提高了冠心病风险预测模型的效率和精度，扩大了适用范围，而且降低了模型的构建成本，可广泛应用于数据处理领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 冠心病 风险 预测 方法 模型 系统 | ||
【主权项】：
1.基于异构特征融合的冠心病风险预测模型，其特征在于，所述冠心病风险预测模型通过以下步骤训练获得：S1、从多个来源采集批量病人的病理数据，并进行预处理；所述病人包括患冠心病的患者和未患冠心病的患者；S2、对预处理后的多个来源的病理数据进行特征提取及筛选，获得多个与冠心病风险相关的特征集；S3、对获得的多个特征集进行特征筛选，对应获得筛选后的多个特征子集；S4、基于多个特征子集，采用阶段集成学习方法，完成多源异构特征信息的融合，逐步训练获得冠心病风险预测模型；所述病理数据包括病人的综合临床数据及五官病理图像。
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