[发明专利]一种基于KNN-ANN的硬脑膜下血肿损伤预测方法在审
| 申请号： | 201911101168.0 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN111009323A | 公开（公告）日： | 2020-04-14 |
| 发明（设计）人： | 刘启明;佟妮宸;韩旭;吴兴富;郭士杰 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/50;G06F30/23;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市鼎拓知识产权代理有限公司 12233 | 代理人： | 任小鹏 |
| 地址： | 300401 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于KNN‑ANN的硬脑膜下血肿损伤预测方法，该方法以数据库中的车辆碰撞试验数据为基础，通过Spearman秩相关分析各运动参量或损伤评价准则与脑损伤量之间的相关性；采用KNN与回归法相结合进行数据诊断，剔除异常数据，增强了运动参量与损伤量之间的相关性，并利用优化策略获取运动参量的最佳权重，构建了新的颅脑损伤评价指标；采用最大‑最小规范化对训练试验数据进行预处理，并通过神经网络学习构建脑损伤预测模型。本发明综合分析了平动量和转动量对颅脑损伤的影响，相比传统的创伤性颅脑损伤损伤评价准则，本发明所建损伤准则精度更高，能实现对颅脑损伤的定量预测，弥补了传统损伤评价准则只能做定性分析的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 knn ann 脑膜 血肿 损伤 预测 方法 | ||
【主权项】：
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