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申请/专利权人：中国科学技术大学

摘要：本发明涉及医疗信息技术和数据分析领域，提供了一种基于知识驱动的鼻咽癌诊疗因果分析方法、装置和介质，该方法通过构建能够表征鼻咽癌诊疗特征变量之间的因果关系的初始贝叶斯网络，为初始贝叶斯网络中的各个节点修剪候选父节点集获得初始父节点集，减少了后续迭代过程中的计算复杂度，并通过迭代优化为各个节点选择最优父节点集，以获得最优贝叶斯网络。本发明中最优贝叶斯网络的构建，使得医疗专业人员能够深入理解患者疾病的发展机制，并清晰地识别不同鼻咽癌诊疗特征之间的因果联系，还为疾病的预后评估和场景分析提供了重要的维度，使医生能够预先判断疾病的进展趋势，并更准确地判断治疗效果的长期展望。

主权项：1.一种基于知识驱动的鼻咽癌诊疗因果分析方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设的各个鼻咽癌诊疗特征变量之间的因果关系构建初始贝叶斯网络，所述初始贝叶斯网络包括节点集合和初始有向边集合，所述节点集合中的每一节点代表一个鼻咽癌诊疗特征变量，所述初始有向边集合中的每一条有向边连接的起始节点为终点节点的父节点；依次选取节点集合中的一个节点作为目标节点，获取目标节点的候选父节点集，基于预设的父集修剪规则对目标节点的候选父节点集进行修剪，以获得所述节点集合中的各个节点的初始父节点集；对所述初始贝叶斯网络进行迭代优化，以在各个节点的初始父节点集中找到其对应的最优父节点集，并根据各个节点的最优父节点集选取最优贝叶斯网络；其中，所述对所述初始贝叶斯网络进行迭代优化包括：将所述初始贝叶斯网络作为第一级迭代层级的优选贝叶斯网络，并依次执行迭代操作，在各个迭代层级中为当前迭代层级的优选贝叶斯网络搜索邻居贝叶斯网络；在迭代操作过程中将预设的训练数据集中的样本数据代入给定不同贝叶斯网络条件下的总得分函数中，分别计算获得当前迭代层级的优选贝叶斯网络和邻居贝叶斯网络的总得分，选择总得分最高的贝叶斯网络作为下一迭代层级的优选贝叶斯网络；在当前迭代层级中没有邻居贝叶斯网络的总得分高于当前迭代层级的优选贝叶斯网络的总得分，或达到预设的迭代次数后，则结束迭代操作并将当前迭代层级的优选贝叶斯网络作为最优贝叶斯网络；所述在各个迭代层级中为当前迭代层级的优选贝叶斯网络搜索邻居贝叶斯网络包括：基于深度优先搜索算法和所述初始贝叶斯网络计算所述节点集合中各个节点的拓扑排序；在迭代操作过程中根据各个节点的拓扑排序依次为各个迭代层级选择相应的迭代层级节点；根据当前迭代层级对应的迭代层级节点和其初始父节点集对当前迭代层级的优选贝叶斯网络进行替换，获得当前迭代层级的优选贝叶斯网络的邻居贝叶斯网络。

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百度查询： 中国科学技术大学 基于知识驱动的鼻咽癌诊疗因果分析方法、装置和介质