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申请/专利权人：北京岷德生物科技有限公司
申请日：2024-05-30
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262921A
主分类号：G16H50/50
分类号：G16H50/50;G16H50/70;G06N3/08;G06N20/20
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本申请公开了一种基于临床信息和代谢物的脑瘫预测模型构建方法及装置，涉及脑瘫智能诊断技术领域，包括：从预先构建的数据库中获取脑瘫患者的临床信息数据和代谢物浓度数据；其中，代谢物浓度数据为血浆中的氨基酸代谢物浓度数据；对临床信息数据和代谢物浓度数据进行预处理；将预处理后的临床信息数据和代谢物浓度数据分别输入到多个基模型中进行训练，得到多个脑瘫初步预测模型；根据多个脑瘫初步预测模块的预测结果训练元模型，得到最终的脑瘫预测模型。本申请基于集成学习技术将临床信息数据和代谢物数据进行结合来训练脑瘫预测模型，提高了脑瘫预测模型预测的准确性和鲁棒性，而且增强了脑瘫预测模型对脑瘫相关生物标志物的解析能力。
主权项：1.一种基于临床信息和代谢物的脑瘫预测模型构建方法，其特征在于，包括：步骤1：从预先构建的数据库中获取脑瘫患者的临床信息数据和代谢物浓度数据；其中，所述代谢物浓度数据为血浆中的氨基酸代谢物浓度数据；步骤2：对所述临床信息数据和所述代谢物浓度数据进行预处理；步骤3：将预处理后的所述临床信息数据和所述代谢物浓度数据分别输入到多个基模型中进行训练，得到多个脑瘫初步预测模型；步骤4：根据多个脑瘫初步预测模块的预测结果训练元模型，得到最终的脑瘫预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京岷德生物科技有限公司 基于临床信息和代谢物的脑瘫预测模型构建方法及装置
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