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申请/专利权人：东南大学;南京医科大学附属口腔医院
申请日：2024-04-15
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262170A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/26;G06V10/40;G16H50/30;G16H50/70;G16H10/60;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：本发明提供一种颞下颌运动正常与异常的数据分类方法及系统，该方法通过由颞下颌关节运动可视化平台采集颞下颌关节运动数据，颞下颌关节运动数据包括正常运动数据和异常运动数据，将颞下颌关节运动数据转换成结构化数据特征；对结构化数据特征进行预处理，对缺失值进行填充，并对数据无量纲化，得到预处理后的数据特征，将预处理后的数据特征分为训练集与测试集；构建颞下颌运动分类模型，颞下颌运动分类模型包括决策树模型、集成学习模型和支持向量机模型，使用训练集与对应的分类标签对颞下颌运动分类模型进行训练优化后，得到最优模型；使用最优模型对测试集进行预测，得到颞下颌关节运动正常或异常的分类结果；本发明分类精度高，能够获得较高准确率的异常运动检测结果，具有客观性，进而能够有效地对颞下颌运动异常或颞下颌关节紊乱TMD的风险进行智能评估。
主权项：1.一种颞下颌运动正常与异常的数据分类方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、由颞下颌关节运动可视化平台采集颞下颌关节运动数据，并将颞下颌关节运动数据转换成结构化数据特征，其中，颞下颌关节运动数据包括正常运动数据和异常运动数据；S2、对结构化数据特征进行预处理，对缺失值进行填充，并对数据无量纲化，得到预处理后的数据特征，将预处理后的数据特征分为训练集与测试集；S3、构建颞下颌运动分类模型，颞下颌运动分类模型包括决策树模型、集成学习模型和支持向量机模型，使用训练集与对应的分类标签对颞下颌运动分类模型进行训练优化后，得到最优模型；S4、使用最优模型对测试集进行预测，得到颞下颌关节运动正常或异常的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学;南京医科大学附属口腔医院 颞下颌运动正常与异常的数据分类方法及系统
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