[發明專利]基于密度誘導1類支持向量機的醫療診斷方法及系統在審
| 申請號： | 201410053830.0 | 申請日： | 2014-02-18 |
| 公開（公告）號： | CN103761445A | 公開（公告）日： | 2014-04-30 |
| 發明（設計）人： | 張莉;周偉達;何書萍;王邦軍;張海飛;李凡長 | 申請（專利權）人： | 蘇州大學 |
| 主分類號： | G06F19/00 | 分類號： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人： | 常亮 |
| 地址： | 215123 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 密度 誘導 支持 向量 醫療 診斷 方法 系統 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于密度誘導1類支持向量機的醫療診斷方法，其特征在于，包括：
計算多個已知數據類型的訓練樣本的相對密度；
由所述訓練樣本、與每個所述訓練樣本對應的數據類型和每個所述訓練樣本的相對密度，構成三元訓練樣本集；
利用所述三元訓練樣本集來訓練密度誘導1類支持向量機，獲得一個已知半徑的超球體模型；
獲取待測醫療診斷數據；
將所述待測醫療診斷數據代入所述超球體模型中，判斷所述待測醫療診斷數據所代表的點是否位于所述超球體模型內，如果是，則表示該待測醫療診斷數據的數據類型為正常，否則表示數據類型為異常。
2.根據權利要求1所述的醫療診斷方法，其特征在于，所述多個已知數據類型的訓練樣本表示為：
其中xi∈RD，yi∈(+1,-1)，N是訓練樣本的個數，D是訓練樣本的維數，yi代表訓練樣本xi的數據類型，若yi=1表示xi為正常數據，若yi=-1表示xi為異常數據。
3.根據權利要求2所述的醫療診斷方法，其特征在于，所述計算多個已知數據類型的訓練樣本的相對密度，具體為：
對xi尋找其k個近鄰，令xi與第k個近鄰的距離為則該訓練樣本的相對密度為：
4.根據權利要求3所述的醫療診斷方法，其特征在于，所述三元訓練樣本集為：
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G06 計算；推算；計數
G06F 電數字數據處理
G06F19-00 專門適用于特定應用的數字計算或數據處理的設備或方法
G06F19-10 .生物信息學，即計算分子生物學中的遺傳或蛋白質相關的數據處理方法或系統
G06F19-12 ..用于系統生物學的建模或仿真，例如：概率模型或動態模型，遺傳基因管理網絡，蛋白質交互作用網絡或新陳代謝作用網絡
G06F19-14 ..用于發展或進化的，例如：進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的，例如：結構排序，結構或功能關系，蛋白質折疊，結構域拓撲，用結構數據的藥靶，涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的，例如：基因型–表型關聯，不均衡連接，種群遺傳學，結合位置鑒定，變異發生，基因型或染色體組的注釋，蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用
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