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摘要：本发明公开了一种基于多器官机器学习算法的热射病死亡鉴别方法及系统，该方法通过采集热射病死亡病例组织器官样本的傅里叶变换红外光谱数据，并选取其指纹区数据，获取优势靶器官；指认指纹区与热射病死亡相关吸收峰对应的官能团信息，纳入其他常见死因及其优势靶器官的傅里叶变换红外光谱，区别常见死因与热射病死因的优势靶器官的傅里叶变换红外光谱数据及官能团信息，建立多器官数据融合热射病死因鉴别模型；获取未知死因的优势靶器官样本和傅里叶变换红外光谱数据，导入多器官数据融合热射病死因鉴别模型中，判断是否是热射病死亡。采用本技术方案，基于傅里叶红外光谱技术，结合新的多器官机器学习算法，准确实现热射病死亡鉴别。
主权项：1.一种基于多器官机器学习算法的热射病死亡鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：获取热射病死亡病例样本，提取热射病死亡病例组织器官样本，并采集热射病死亡病例组织器官样本的傅里叶变换红外光谱数据；选取热射病死亡病例组织器官样本的傅里叶变换红外光谱的指纹区数据，并进行预处理；对多器官进行聚类分析，获取多器官热射病死亡组聚类效果得分，并由大到小排序，将排名在阈值x前的器官作为优势靶器官；对优势靶器官的指纹区数据进行主成分分析，并指认指纹区与热射病死亡相关吸收峰对应的官能团信息；纳入其他常见死因，采集其他常见死因优势靶器官的傅里叶变换红外光谱数据，区别常见死因与热射病死因的优势靶器官的傅里叶变换红外光谱数据及官能团信息，实现热射病死因鉴别诊断；利用优势靶器官及热射病死亡相关吸收峰对应的官能团信息建立单器官热射病死因鉴别模型，并进一步构建多器官数据融合热射病死因鉴别模型；获取未知死因的优势靶器官样本，以及该样本的傅里叶变换红外光谱数据，导入已构建的多器官数据融合热射病死因鉴别模型中，由模型输出各个死因的概率值，概率值最高的死因为该样本的推断死因，判断是否是热射病死亡。
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百度查询： 重庆医科大学 基于多器官机器学习算法的热射病死亡鉴别方法及系统
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