龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国医科大学
摘要：本发明公开了一种基于法医尸检数据机器学习预测心源性猝死的方法及其法医学应用，属于机器学习、统计学及法医学鉴定领域。本发明提供通过LASSO回归和逻辑回归筛选出心源性猝死法医诊断的独立预测因子，使用10倍交叉验证，选择lambda（λ）=最小，以确定了14个风险因素包括逻辑回归最终确定9个独立预测因子包括年龄、心脏重量、左室壁厚度、右室壁厚度、室间隔厚度、主动脉瓣周径、二尖瓣周径、肝脏重量、左肾重量。构建列线图和网页计算器用于法医学实践中心源性猝死的预测，进而以客观指标判定心源性猝死。该方法目前，在全世界范围内未见报道。
主权项：1.一种鉴定是否为心源性猝死的方法，其特征在于，包括：S1）从尸体上收集常规人口统计学数据和经常测量的参数；S2）对S1收集的数据进行分析，采用LASSO回归对分析心源性猝死与常规人口统计学数据和经常测量的参数的相关性进行评估，在训练集中从19个可能预测SCD的变量中筛选出14个独立预测因素；S3）采用单变量逻辑回归分析上述14个独立预测因素，确定14个特征变量与SCD显著相关；采用多变量逻辑回归分析，确定9个独立预测因素与SCD显著相关；S4）基于S3筛选出的9个多变量逻辑回归独立预测因素，建立列线图；S5）使用验证集进行ROC分析、校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验，对S4中建立的列线图进行评估，得到最佳预测模型；S6）根据S5得到最佳预测模型，对未知样本进行心源性猝死的预测，得到预测结果，输出所述结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医科大学 一种基于法医尸检数据机器学习预测心源性猝死的方法及其法医学应用
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号