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申请/专利权人：浙江省肿瘤医院
摘要：本申请提出的一种用于预测头颈肿瘤放疗后并发恶液质的方法，涉及疾病预测技术领域。在预测头颈肿瘤放疗后并发恶液质的过程中，同时考虑到了患者的体质、生活习惯、疾病状态、性格特点和所选治疗方案等情况，还考虑到了患者在放疗期间内的相关体征数据变化情况，通过大数据来训练恶液质预测结果确定模型，从而可获得较为准确的头颈肿瘤放疗后并发恶液质的发生概率，可提供于医生以制定合理的治疗方案。
主权项：1.一种用于预测头颈肿瘤放疗后并发恶液质的方法，其特征在于，该方法包括：S1：根据待预测用户的个人情况生成输入向量，输入第一恶液质预测结果确定模型中，确定第一聚类中心，并根据所述输入向量和所述第一聚类中心确定第一恶液质发生概率；所述S1具体包括如下子步骤：S11：获取待预测用户的人口学数据、生活习惯数据、疾病状态数据、性格特点数据和所选治疗方案数据，对上述数据进行预处理；S12：根据预处理后的数据形成第一输入向量，并输入至第一恶液质预测结果确定模型中，确定第一聚类中心；S13：根据所述第一输入向量与所述第一聚类中心的欧氏距离，生成所述待预测用户的第一恶液质发生概率；所述S13具体包括如下子步骤：S131：判断所述第一聚类中心是否存在发生恶液质的情况，若为是则转至步骤S132，否则结束并将所述第一恶液质发生概率输出为0；S132：根据所述第一聚类中心的严重程度情况和所述欧氏距离，生成第一恶液质发生概率；其中，所述第一恶液质发生概率与所述欧氏距离成负相关；S2：在放疗前预设时间点至放疗结束后预设时间点内，以预设时间节点采集所述待预测用户的第一体征数据，并形成第一相对体征数据序列；所述形成第一相对体征数据序列具体包括：以所述待预测用户的第一次体征监测数据为基础，计算后续每一次体征监测数据的变化值，并以此形成所述第一相对体征数据序列；S3：将所述第一相对体征数据序列输入至第二恶液质预测结果确定模型中，以输出所述待预测用户的第二恶液质发生概率；S4：将所述第一恶液质发生概率和所述第二恶液质发生概率输入第三恶液质预测结果确定模型中，从而获得所述待预测用户的最终恶液质预测概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江省肿瘤医院 一种用于预测头颈肿瘤放疗后并发恶液质的方法
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