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[發(fā)明專利]一種對(duì)醫(yī)療影像檢查量預(yù)測(cè)的混合優(yōu)化方法有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201410171208.X 申請(qǐng)日: 2014-04-25
公開(公告)號(hào): CN103955764B 公開(公告)日: 2017-01-18
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 徐哲;倪杭建;何必仕;何煒 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 杭州電子科技大學(xué);浙江萊達(dá)信息技術(shù)有限公司
主分類號(hào): G06Q10/04 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/22
代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙)33240 代理人: 杜軍
地址: 310018 浙*** 國(guó)省代碼: 浙江;33
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 醫(yī)療 影像 檢查 預(yù)測(cè) 混合 優(yōu)化 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種對(duì)醫(yī)療影像檢查量預(yù)測(cè)的混合優(yōu)化方法,其特征在于該方法包括以下步驟:

步驟A:灰色-馬爾可夫鏈模型的建立,具體是:

(1)在建立灰色-馬爾可夫鏈模型之前,為了保證灰色GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)精度,需要通過級(jí)比檢驗(yàn)來判定原始醫(yī)療影像數(shù)據(jù)是否適合GM(1,1)建模;該步驟主要是要求醫(yī)療影像原始數(shù)據(jù)必須在級(jí)比范圍內(nèi),對(duì)于級(jí)比檢驗(yàn)合格的序列,直接用于GM(1,1)模型的構(gòu)建;對(duì)于級(jí)比檢驗(yàn)不合格的序列,通過對(duì)數(shù)變換、平移變換來提高醫(yī)療影像原始數(shù)據(jù)序列的光滑度,然后對(duì)處理后的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)序列進(jìn)行GM(1,1)建模,建模完成后再對(duì)預(yù)測(cè)曲線進(jìn)行逆變換;

(2)建立灰色GM(1,1)模型,具體是:對(duì)于給定的醫(yī)療影像原始數(shù)據(jù)序列設(shè)為X(0)(t)=(X(0)(1),X(0)(2),X(0)(3),......,X(0)(n)),t=1,2,......,n,運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論,建立GM(1,1)模型為:

X(1)(t+1)=[X(0)(1)-ba]e-at+b/a---(1)]]>

X(0)(t+1)=X(1)(t+1)-X(1)(t)=(1-ea)[X(1)(1)-b/a]e-at???(2)

式中a為常系數(shù),b為對(duì)系統(tǒng)的定常輸入,X(0)(t+1)曲線即為灰色GM(1,1)對(duì)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)曲線;

(3)在灰色模型的基礎(chǔ)上建立馬爾可夫鏈模型;該模型主要包括三個(gè)步驟,依次為狀態(tài)的劃分,計(jì)算轉(zhuǎn)移概率并建立轉(zhuǎn)移概率矩陣,預(yù)測(cè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移,最后計(jì)算出灰色-馬爾可夫鏈模型對(duì)醫(yī)療影像檢查量的預(yù)測(cè)值;

步驟B:蒙特卡洛模型的建立,假設(shè)變量

Y=f(X)???(3)

式中X為服從某一概率分布的隨機(jī)變量,f(X)是一個(gè)未知或非常復(fù)雜的函數(shù)式,用蒙特卡洛模型法就是通過直接或間接抽樣求出每一隨機(jī)自變量X,然后帶入(3)式求出函數(shù)值Y,這樣反復(fù)地獨(dú)立模擬計(jì)算多次,便可得到函數(shù)Y的一批抽樣數(shù)據(jù)Y1,Y2,Y3,......,Yn;當(dāng)獨(dú)立模擬次數(shù)很大的時(shí)候,就可以由此來確定函數(shù)Y的概率特征;并用樣本均值

Y=1NΣi=1nYi---(4)]]>

來作為函數(shù)Y的期望值;并且使用樣本標(biāo)準(zhǔn)差

S2=1NΣi=1n(Yi-Y)2---(5)]]>

作為的統(tǒng)計(jì)精度;使用蒙特卡洛模型需要在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行大量的運(yùn)行模擬,并按式(4)計(jì)算出的影像數(shù)據(jù)每年的期望值就是對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)量;

步驟C:將灰色-馬爾可夫鏈模型與蒙特卡洛模型兩種方法進(jìn)行混合,具體是:采用兩種模型混合主要是根據(jù)兩個(gè)模型分別預(yù)測(cè)出來的影像檢查量的值進(jìn)行計(jì)算機(jī)擬合,在經(jīng)過大量的擬合計(jì)算后得到兩種模型的加權(quán)系數(shù)P、L;其中P為灰色-馬爾可夫鏈模型的權(quán)重系數(shù),L為蒙特卡洛模型的權(quán)重系數(shù);經(jīng)過權(quán)重分配后所預(yù)測(cè)出來的值就是最終預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)。

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說明:

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2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級(jí)中);

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