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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的胃癌患病风险评估方法和装置，包括：获取病例人群的胃癌患病风险因素数据并进行预处理；获取病例人群的临床检测数据和生化数据，并按照OLGAOLGIM评判原则将病例人群划分为低危胃癌组，中危胃癌组，高危及患病胃癌组这三组胃癌风险等级，作为标注数据；基于采样后的数据采用神经网络DANets学习各组胃癌患病风险因素数据与胃癌风险等级之间的关系，得到最佳评估模型；利用最佳评估模型对验证集进行验证得到分类验证效果，利用SHAP算法得到神经网络的可视化信息，实现对各风险因素的重要性进行分析，这样能够实现廉价、无创、快速、高精度的胃癌患病风险评估。
主权项：1.一种基于神经网络的胃癌患病风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取病例人群的胃癌患病风险因素数据并进行预处理；获取病例人群的临床检测数据和生化数据，并基于临床检测数据和生化数据按照OLGAOLGIM评判原则将病例人群划分为低危胃癌组，中危胃癌组，高危及患病胃癌组这三组胃癌风险等级，作为标注数据；按照标签数据将预处理后的胃癌患病风险因素数据划分为训练集和验证集；采用ADASYN过采样处理方式对训练集进行采样，基于采样后的数据采用神经网络DANets学习各组胃癌患病风险因素数据与胃癌风险等级之间的关系，通过抽象层ABSTLAY的设计学习显示分组相关的输入特征并生成更高级别的特征来进行分类训练，得到最佳评估模型；利用最佳评估模型对验证集进行验证得到分类验证效果，利用SHAP算法得到神经网络的可视化信息，实现对各风险因素的重要性进行分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于神经网络的胃癌患病风险评估方法和装置
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