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申请/专利权人:南通大学
摘要:本发明属于机器学习技术领域,具体涉及一种出血性脑卒中临床智能预测方法。本发明包括以下步骤:S1、时间‑血肿扩张风险评定模型建立;S2、时间‑血肿扩张风险评定模型求解;S3、1L1正则化逻辑回归模型建立与求解;S4、基于最优随机森林模型建立与求解;S5、对模型预测结果进行比较,得出最优结果。本发明方法用于预测和优化出血性脑卒中患者的预后和临床决策,对于提高患者的生存率和生活质量非常重要。本发明方法结合患者个人信息、治疗方案和预后等数据,构建一定的智能预测模型,有助于最大程度地提高治疗效果,减轻患者的症状,并改善预后,以及帮助医生明确导致预后不良的危险因素,为临床实践带来显著的进步。
主权项:1.一种出血性脑卒中临床智能预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、时间-血肿扩张风险评定模型建立;S2、时间-血肿扩张风险评定模型求解;S3、1L1正则化逻辑回归模型建立与求解;S4、基于最优随机森林模型建立与求解;S5、对模型预测结果进行比较,得出最优结果。
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百度查询: 南通大学 一种出血性脑卒中临床智能预测方法
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