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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机器学习的促性腺激素初始用量估算推荐方法、设备及存储介质，其通过患者病例的数据积累，利用机器学习算法训练一个可以描绘具体Gn用量对具体患者作用的模型，随后将训练完成的模型部署于医生的计算机上，从而为医生推荐使用促性腺激素的剂量提供参考，使得医生不需要单凭个人经验去自行决定初始Gn用量。
主权项：1.一种基于机器学习的促性腺激素初始用量估算推荐方法，包括如下步骤：（1）收集大量不同患者的特征数据，构建患者历史数据集；（2）对特征数据进行预处理并将患者历史数据集划分为训练集和测试集；（3）构建基于深度学习的患者排卵数量预测模型；（4）利用训练集对上述模型进行训练，再用测试集对训练好的模型进行测试以及参数微调；（5）将待测患者的特征数据结合不同档位的Gn用量输入至训练好的模型中，预测输出得到对应的获卵数量，从而给予医生为该患者初始Gn用量选择提供相应参考。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于机器学习的促性腺激素初始用量估算推荐方法
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