[發明專利]對象聚類方法和裝置

在審

• 申請號: 201880068355.0
• 申請日: 2018-09-18
• 公開（公告）號: CN111247600A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: S·孔索利;M·亨德里克斯;P·C·沃斯;J·L·庫斯特拉;R·D·霍夫曼;D·馬夫里厄杜斯
• 申請（專利權）人: 皇家飛利浦有限公司
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 劉兆君

1.一種對多個對象中的類似對象進行聚類的方法(1)，所述方法包括：

獲得對象數據的數據集(20)，所述數據集包含針對每個對象的相應定量值集合，每個定量值是所述對象的臨床或病理特征的測量結果，并且每個定量值集合具有相同數量的定量值；以及

執行聚類過程(3)，包括：

對對象數據的所述數據集執行(4)主成分分析以識別至少兩個主成分(PC1、PC2)，每個主成分與成分得分(cs₁、cs₂)和載荷的數據集(22A)相關聯，載荷的每個數據集中的載荷的數量等于對象數據的所述數據集中的定量值的數量；

生成(5)加權值的第一數據集(51)，每個加權值基于載荷的所述數據集中的與頭兩個主成分中的一個主成分相關聯的相應載荷，所述第一數據集中的加權值的數量等于載荷的所述數據集中的載荷的數量；

使用加權值的所述第一數據集對對象數據的所述數據集的所述定量值進行加權(6)，以獲得對象數據的加權數據集(60)；以及

對對象數據的所述加權數據集執行(7)聚類算法以便將類似對象聚類成具有類似臨床特性的對象組，其中，每個對象組中的對象具有類似的診斷、預測的對象結果和/或合適的處置選項。

2.根據權利要求1所述的方法，還包括獲得加權值的第二數據集(52)的步驟(31)，所述第二數據集中的加權值的數量等于對象數據的所述數據集中的定量值的數量，并且

其中，生成加權值的所述第一數據集的步驟包括基于載荷的所述數據集中的與所述頭兩個主成分中的一個主成分相關聯的相應載荷來修改加權值的所述第二數據集中的每個加權值，以由此獲得加權值的所述第一數據集。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述的修改加權值的所述第二數據集中的每個加權值包括：

選擇(32)與第一主成分或第二主成分中的一個主成分相關聯的載荷的數據集；以及

將加權值的所述第二數據集中的每個加權值乘以(33)載荷的所述數據集中的與所選擇的主成分相關聯的相應載荷，以獲得加權值的修改的第一數據集。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述的修改加權值的所述第二數據集中的每個值還包括將加權值的所述第二數據集中的每個加權值除以(34)0與1之間的隨機或偽隨機選擇的數。

5.根據權利要求2至4中的任一項所述的方法，其中，所述的修改加權值的所述第二數據中的每個值包括基于載荷的所述數據集中的與所述頭兩個主成分中的隨機或偽隨機選擇的一個相關聯的相應載荷來修改加權值的所述第二數據中的每個值。

6.根據權利要求2至5中的任一項所述的方法，其中，所述的執行所述聚類過程包括迭代地執行所述聚類過程，并且其中，所述聚類過程還包括：

計算(41)指示通過所述聚類算法執行的所述聚類的質量的質量值；

響應于所述質量值大于第一預定閾值，利用加權值的所述第一數據集中的所述加權值來替換(43)加權值的所述第二數據集中的所述加權值；以及

響應于所述質量值在所述第一預定閾值以下，拒絕(44)加權值的所述第一數據集，并且保留加權值的所述第二數據集的所述加權值。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述方法包括響應于以下中的任何一個或多個而中斷(45)執行迭代聚類過程：

所述質量值大于第二預定閾值；

迭代次數大于預定迭代次數；

在所述迭代聚類過程期間逝去的時間長度大于預定時間長度；以及

加權值的所述第一數據集的相繼拒絕次數大于預定拒絕次數。

8.根據權利要求6或7所述的方法，其中，所述第一預定值是基于使用加權值的所述第二數據集加權的對象數據的所述數據集通過所述聚類算法執行的聚類的質量值。

9.根據權利要求8所述的方法，還包括，在所述迭代聚類過程期間并且響應于所述質量值大于第一預定閾值，利用所述質量值來替換所述第一預定閾值。