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申请/专利权人：南昌大学第二附属医院
摘要：本发明提供了一种脑卒中预测复发方法及系统，涉及医疗预测领域，具体技术方案为：获取脑卒中多源异构数据，包括：诊疗数据、MRI影像数据、N年内随访数据；提出谱聚类联合XGBoost方法填补患者结构化空缺数据；以UNet为基础架构引入多尺度残差注意力机制，建立脑卒中病灶分割模型，实现脑卒中梗死病灶的自动识别；利用高斯变换方法实现对图像的高维度转换，提取多变种高维度影像组学特征；提出改良的特征筛选方法，实现高维度特征的深度挖掘。以深度森林算法为基础引入XGBoost，与随机森林和极端随机森林共同组成深度森林的级联结构，建立预测复发模型，评估脑卒中患者出院后N年内的复发风险。
主权项：1.一种脑卒中预测复发方法，其特征在于，包括以下步骤：采集N年内复发与未复发患者的诊疗数据并填补所述诊疗数据；采集并变种MRI影像数据；构建脑卒中病灶分割模型对所述MRI影像数据进行分割，特征提取所述变种后和分割后的图像得到影像组学特征，融合影像组学特征和填补后的诊疗数据得到融合特征集；基于LASSO回归和Logistic回归对所述融合特征集进行初筛，分别得到两个特征矩阵并融合为特征集合A；对所述特征集合A内的每个融合特征进行重要性分析后，筛选获得重要特征集；所述重要特征集为所述特征集合A的子集；构建预测复发模型，并基于所述重要特征集训练所述预测复发模型获得训练后的预测模型；获取待预测患者的诊疗数据和MRI影像数据并特征融合后获得待测特征，基于所述待测特征和所述训练后的预测模型获得复发概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学第二附属医院 一种脑卒中预测复发方法及系统
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