[发明专利]一种基于最大关联和风险偏差的不规则形状时空扫描聚类方法

摘要

本发明涉及一种基于最大关联和风险偏差的不规则形状时空扫描聚类方法，属于时空事件聚类分析方法领域。本发明首先根据研究区域内病例发病地点和交通路线，得到该区域的图形结构；然后根据最大关联(mlink)算法，确定扫描窗口形状并搜索潜在聚集区域；再通过计算该聚集的相对风险和风险偏差，判断此次聚集的相对风险是否准确。本发明与现有技术比，本发明改变了常规的圆柱形时空扫描方法的扫描窗口，其空间底座可以是不规则形状，有利于发现非常规形状的空间聚集；并引入相对风险偏差评估，对聚集的风险性进行评估，若偏差过大，则可对该区域进一步观察，避免引起不必要的预警损失，增加地区疾病预防预警的可靠性。

主权项

1.一种基于最大关联和风险偏差的不规则形状时空扫描聚类方法，其特征在于：Step1、确定研究区域S；Step2、获取监控区域S内的病例数C及各病例的发病地点及人口数P；Step3、根据区域S内各子区域的位置坐标和交通路线图，构建区域S的图形结构；Step4、根据最大关联算法，从区域S中检测确定扫描窗口形状并搜索潜在聚集区域M；Step5、计算聚集区域M的真实相对风险值R和相对风险估计值从而得到相对风险偏B；相对风险估计值越接近1，则有证据显示在研究区域A中无聚集现象；Step6、根据相对风险偏差B的值，判断所估计的相对风险是否可靠，B的值越趋近于1，风险评估可信度越高。