[發明專利]死亡風險預測模型的生成方法、終端及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 202110313916.2
• 申請日: 2021-03-24
• 公開（公告）號: CN113113131A
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 黃鑫;段巖峰
• 申請（專利權）人: 南京途博科技有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H50/30;G16H50/80;G06N7/00
• 代理公司: 深圳智趣知識產權代理事務所(普通合伙) 44486
• 代理人: 李興生

1.一種死亡風險預測模型的生成方法，其特征在于，包括：

步驟1、獲取冠脈三支病變數據，并基于所述冠脈三支病變數據確定多個臨床參數；

步驟2、基于多個所述臨床參數生成初代的多個特征組合；其中，每個所述特征組合由相同數量的特征組成；每個所述特征對應一所述臨床參數，且用于標識所對應的所述臨床參數是否被選中；同一所述臨床參數在不同的所述特征組合中對應的特征的位置一致；

步驟3、確定每個所述特征組合的適應度；

步驟4、基于所述適應度確定每個所述特征組合的概率；所述適應度越高，則所述概率越大；

步驟5、基于所述概率選擇進入到下一代的所述特征組合；

步驟6、對進入到下一代的所述特征組合進行特征交叉和/或特征變異，以將進入到下一代的所述特征組合的數量擴充為初代的所述特征組合的數量；

步驟7、重復執行步驟3-步驟6，直到迭代的次數達到預設次，并選擇適應度最高的所述特征組合作為最終特征組合；

步驟8、基于隨機森林算法與所述最終特征組合建立基于冠脈三支病變人群的全因死亡風險預測模型。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征組合由二進制數字表述；每個所述二進制數字代表一個所述特征；

當所述臨床參數二進制數字為0時，表示所代表的所述特征對應的所述臨床參數未被選中，當所述臨床參數二進制數字為1時，表示所代表的所述特征對應的所述臨床參數被選中；或

當所述臨床參數二進制數字為0時，表示所代表的所述特征對應的所述臨床參數被選中，當所述臨床參數二進制數字為1時，表示所代表的所述特征對應的所述臨床參數未被選中。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，初代的所述特征組合的數量為20，迭代的次數為5000。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述適應度是基于以下公式來確定的：

其中，Merit_s為包含k個特征的特征組合的適應度、為特征-類平均相關性、為特征-特征平均相關性；r為Pearson相關系數。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4，具體包括：

將所述適應度與預設值的乘積作為每個所述特征組合的概率；其中，所述預設值為正數。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，對進入到下一代的所述特征組合進行特征交叉，包括：

選擇進入到下一代的兩個所述特征組合；

將選擇的兩個所述特征組合中同一位置的特征進行交換，以生成新的所述特征組合。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述選擇進入到下一代的兩個所述特征組合，包括：

從進入到下一代的所述特征組合中隨機選擇兩個所述特征組合。

8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，對進入到下一代的所述特征組合進行特征變異，包括：

按照一定的概率改變進入下一代的所述特征組合中位于預設位置的特征，以生成新的所述特征組合；

所述改變包括：將所述特征從標識所對應的所述臨床參數被選中變更為標識所對應的所述臨床參數未被選中，或將所述特征從標識所對應的所述臨床參數未被選中變更為標識所對應的所述臨床參數被選中。

9.一種終端，其特征在于，包括存儲器以及處理器；其中，所述存儲器中存儲有代碼，所述處理器在運行所述代碼時執行權利要求1-8中任意一項所述的方法。

10.一種計算機存儲介質，其特征在于，所述計算機存儲介質中存儲有用于執行權利要求1-8中任意一項所述的方法的應用程序。