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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种用眼震参数的良性阵发性位置性眩晕辅助诊断方法及系统。方法包括获取良性阵发性位置性眩晕患者和非良性阵发性位置性眩晕患者的眼球运动信息，并对获取的眼球运动数据进行预处理，根据预处理后的眼球运动数据，构建时间‑慢相角速度SPV图，最后建立特征工程，提取与疾病分类的显著性特征，构建基于机器学习的分类器完成对疾病的辅助诊断。本发明发明构建了基于机器学习算法的良性阵发性位置性眩晕诊断模型，达到较好的诊断正确率，能起到一定辅助诊断的效果，可以提升病理诊断的自动化水平，辅助医生诊断决策。
主权项：1.一种用眼震参数的良性阵发性位置性眩晕辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对良性阵发性位置性眩晕患者和非良性阵发性位置性眩晕患者分别进行变位试验来诱发具有各自特征的眼震，并使用视频眼罩记录患者的眼球运动信息文件并保存于本地存储设备中；所述的良性阵发性位置性眩晕患者包括确诊为良性阵发性位置性眩晕BPPV的眩晕患者人群，所述的非良性阵发性位置性眩晕患者包括确诊为前庭性偏头痛VM的眩晕患者人群；步骤S2：根据在所述本地存储设备中保存的患者眼球运动信息文件，获取垂直、扭转方向的眼球运动数据，并对垂直、扭转方向的眼球运动数据进行预处理，得到经预处理的眼球运动数据；步骤S3：根据经预处理的眼球运动数据，构建时间-慢相角速度SPV图；步骤S4：依据时间-慢相角速度SPV图建立特征工程，通过特征选择算法选择特征，最后基于机器学习算法构建分类器以获取疾病的诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 用眼震参数的良性阵发性位置性眩晕辅助诊断方法及系统
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