[發(fā)明專利]一種基于血常規(guī)、血生化指標(biāo)的惡性腫瘤篩查系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110259285.0 | 申請日: | 2021-03-10 |
| 公開(公告)號: | CN112927796A | 公開(公告)日: | 2021-06-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 季凱;王正 | 申請(專利權(quán))人: | 季凱;王正 |
| 主分類號: | G16H50/20 | 分類號: | G16H50/20;G16H50/70 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 276004 山東*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 血常規(guī) 生化 指標(biāo) 惡性腫瘤 系統(tǒng) | ||
1.一種基于血常規(guī)、血生化指標(biāo)的惡性腫瘤篩查系統(tǒng),其特征在于,包括:
數(shù)據(jù)獲取模塊,其用于獲取血常規(guī)化驗(yàn)單、血生化化驗(yàn)單圖片,識別血常規(guī)化驗(yàn)單和血生化化驗(yàn)單圖片中血液學(xué)指標(biāo)、年齡和性別;
篩查預(yù)測模塊,其用于基于惡性腫瘤篩查模型,預(yù)測出相應(yīng)待篩查者健康程度及惡性腫瘤患病預(yù)測值;
其中,惡性腫瘤篩查模型的訓(xùn)練過程為:構(gòu)建大規(guī)模人群樣本集合,樣本分為3類,分別是健康人群樣本、非惡性腫瘤住院病人樣本和惡性腫瘤病人樣本,其中非惡性腫瘤住院病人樣本和惡性腫瘤病人樣本中包含多種疾病類型;
利用人群樣本集合訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型,得到惡性腫瘤篩查模型。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于血常規(guī)、血生化指標(biāo)的惡性腫瘤篩查系統(tǒng),其特征在于,用于機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以利用血常規(guī)數(shù)據(jù)和血生化的部分指標(biāo)或全部指標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練,只要滿足篩查評價(jià)指標(biāo)要求,就可以作為一個惡性腫瘤篩查模型。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于血常規(guī)、血生化指標(biāo)的惡性腫瘤篩查系統(tǒng),其特征在于,預(yù)測出相應(yīng)待篩查者健康程度是指,待篩查者的篩查結(jié)果屬于健康人群、非惡性腫瘤住院病人人群、惡性腫瘤人群的哪一類,并對異常值進(jìn)行提示。
4.如權(quán)利要求1所述的一種基于血常規(guī)、血生化指標(biāo)的惡性腫瘤篩查系統(tǒng),其特征在于,惡性腫瘤篩查模型的訓(xùn)練過程中,利用樣本集合訓(xùn)練至少四種機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型;利用預(yù)測值誤差來比較所有訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型,利用準(zhǔn)確性最高的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型生成最優(yōu)惡性腫瘤篩查模型。
5.如權(quán)利要求2所述的一種基于血常規(guī)、血生化指標(biāo)的惡性腫瘤篩查系統(tǒng),其特征在于,篩查評價(jià)指標(biāo)包括預(yù)測正確率、靈敏度、特異度。
6.如權(quán)利要求4所述的一種基于血常規(guī)、血生化指標(biāo)的惡性腫瘤篩查系統(tǒng),其特征在于,機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型為SVM、隨機(jī)森林算法、LightGBM算法或XGBoost算法。
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