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申请/专利权人：中国人民解放军总医院

摘要：本发明实施例涉及一种对心肌病分类预测模型进行测评的处理方法和装置，所述方法包括：由所有待测的心肌病分类预测模型组成测试模型库；接收模型测试配置；并根据模型测试配置从测试用例库中选择符合要求的测试用例记录组成公用测试用例集；并将测试模型库中待测模型名称与模型测试配置中的各个第一模型名称匹配的模型记为对应的第一测试模型；并基于公用测试用例集对各个第一测试模型进行模型测试得到对应的模型测试集；根据模型测试配置的病理类型和各个模型测试集进行模型性能评估；根据所有模型评估数据对所有心肌病分类预测模型进行性能排序和模型聚类得到对应的模型序列和模型聚类集合。本发明可以对单个或多个心肌病分类预测模型进行测评。

主权项：1.一种对心肌病分类预测模型进行测评的处理方法，其特征在于，所述方法包括：由所有待测的心肌病分类预测模型组成对应的测试模型库；所述测试模型库包括多个所述心肌病分类预测模型；各个所述心肌病分类预测模型对应一个待测模型名称；所述心肌病分类预测模型用于对输入的时序图像序列进行心肌病类型预测得到对应的第一预测向量；所述第一预测向量包括多个第一类型预测概率；所述第一类型预测概率至少包括非心肌病预测概率、扩张性心肌病预测概率、肥厚性心肌病预测概率、限制性心肌病预测概率和右室心肌病预测概率；每个所述第一类型预测概率对应的一个心肌病预测类型，所述心肌病预测类型至少包括非心肌病、扩张性心肌病、肥厚性心肌病、限制性心肌病和右室心肌病；接收第一模型测试配置；所述第一模型测试配置包括第一模型名称集合、第一性别、第一年龄段、第一影像类型和第一病理类型；所述第一模型名称集合包括多个第一模型名称；所述第一性别包括全性别、性别男和性别女；所述第一年龄段包括第一起始年龄和第一结束年龄，所述第一起始年龄小于或等于所述第一结束年龄，所述第一起始年龄和所述第一结束年龄全为零则表示选择全年龄段；所述第一影像类型包括全影像类型、CT影像、核磁影像和B超影像；所述第一病理类型至少包括全类型、扩张性心肌病类型、肥厚性心肌病类型、限制性心肌病类型和右室心肌病类型；根据所述第一模型测试配置的所述第一性别、所述第一年龄段、所述第一影像类型和所述第一病理类型从测试用例库中选择符合配置要求的第一测试用例记录组成对应的第一公用测试用例集；将所述测试模型库中所述待测模型名称与所述第一模型测试配置的所述第一模型名称集合中的各个所述第一模型名称匹配的所述心肌病分类预测模型记为对应的第一测试模型；基于所述第一公用测试用例集对各个所述第一测试模型进行模型测试得到对应的第一模型测试集；根据所述第一病理类型和各个所述第一模型测试集进行模型性能评估得到对应的第一模型评估数据；所述第一模型评估数据包括准确率、精确率、召回率和F1得分；根据所有所述第一模型评估数据对所有所述心肌病分类预测模型进行性能排序和模型聚类得到对应的第一模型序列和第一模型聚类集合；其中，所述测试用例库包括多个所述第一测试用例记录；所述第一测试用例记录包括第一用例标识字段、第一性别字段、第一年龄字段、第一影像类型字段、第一影像字段和第一标签字段；所述第一性别字段包括性别男和性别女；所述第一影像类型字段包括CT影像、核磁影像和B超影像；所述第一影像字段为与所述第一影像类型字段对应的时序图像序列；所述第一标签字段包括多个第一心肌病类型；所述第一心肌病类型至少包括非心肌病类型、扩张性心肌病类型、肥厚性心肌病类型、限制性心肌病类型和右室心肌病类型；所述第一模型测试集包括多个第一测试记录；所述第一测试记录包括第二用例标识字段、第二标签字段和第一预测类型字段；所述基于所述第一公用测试用例集对各个所述第一测试模型进行模型测试得到对应的第一模型测试集，具体包括：将当前测试的所述第一测试模型作为对应的当前测试模型；并对所述第一公用测试用例集的所述第一测试用例记录进行遍历；并在遍历时，将当前遍历的所述第一测试用例记录作为对应的当前测试用例记录；并将所述当前测试用例记录的所述第一影像字段的时序图像序列提取出来作为对应的当前时序图像序列；并调用所述当前测试模型对所述当前时序图像序列进行心肌病类型预测得到对应的所述第一预测向量；并将所述第一预测向量中预测概率最高的所述第一类型预测概率对应的预测类型作为对应的当前预测类型；并由所述当前测试用例记录的所述第一用例标识字段和所述第一标签字段作为对应的所述第二用例标识字段和所述第二标签字段，并由所述当前预测类型作为对应的所述第一预测类型字段；并由得到的所述第二用例标识字段、所述第二标签字段和所述第一预测类型字段组成一个对应的所述第一测试记录；并在遍历结束时，由得到的所有所述第一测试记录组成与所述当前测试模型对应的所述第一模型测试集；所述根据所有所述第一模型评估数据对所有所述心肌病分类预测模型进行性能排序和模型聚类得到对应的第一模型序列和第一模型聚类集合，具体包括：对所述心肌病分类预测模型的模型总数进行统计得到对应的第一模型总数M；并从各个所述第一模型评估数据中提取出对应的准确率、精确率、召回率和F1得分作为对应的第一准确率参数Pacc,h、第一精确率参数Ppre,h、第一召回率参数Precall,h和第一得分F1,h；1≤模型索引h≤M；对各个所述心肌病分类预测模型对应的所述第一准确率参数Pacc,h、所述第一精确率参数Ppre,h和所述第一召回率参数Precall,h进行加权计算得到对应的第一加权参数Ph，Ph＝α×Pacc,h+β×Ppre,h+γ×Precall,h，α+β+γ＝1；其中，α、β、γ为预设的加权系数；以所述第一加权参数Ph越高则对应的所述心肌病分类预测模型的性能越佳为性能排序原则，按所述第一加权参数Ph从高到低的顺序对所有所述心肌病分类预测模型对应的所述待测模型名称进行排序得到对应的所述第一模型序列；按预设的F1得分与模型等级的对应关系，对各个所述第一得分F1,h对应的模型等级进行确认得到对应的第一模型等级；并将所述第一模型等级相同的一个或多个所述心肌病分类预测模型对应的所述待测模型名称聚为一类组成一个对应的第一等级模型集合；并由得到的所有所述第一等级模型集合组成对应的所述第一模型聚类集合；所述F1得分与模型等级的对应关系包括多个F1得分与模型等级对应记录；所述F1得分与模型等级对应记录包括F1得分范围和对应的模型等级；将得到的所述第一模型序列和所述第一模型聚类集合作为本次性能排序和模型聚类的处理结果输出。

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