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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明提出了一种基于混合专家模型和梯度集成方法的疑难肝病诊断方法，旨在通过集成多种数据源和专家知识来构建一个精准且鲁棒的智能决策系统。系统首先利用责任链设计模式对患者数据进行预处理和特征提取，随后采用多专家模型结构，每个模型针对特定的诊断任务优化，并通过动态权重分配模块调整其决策权重。此外，引入的Hyper‑XGBoost策略结合了病历向量和影像学logits，通过定义损失函数并采用梯度下降等优化算法细致调整模型参数，强化了模型在处理多变临床数据时的表现。通过这些方法，系统不仅提高了诊断的精确性和效率，还大幅降低了误诊和漏诊率，显著提升了肝病诊断和治疗的整体质量。
主权项：1.一种基于责任链设计模式的医学特征提取，包括如下阶段：阶段1：对收集到的4990条患者数据进行数据清洗，删除不符合要求的数据，保留4900条有效数据；阶段2：对预处理后的数据进行异常值处理，包括替换错误字符和处理NaN值并且进行标准化处理，确保数据质量；阶段3：使用责任链设计模式从预处理后的数据中提取150维的医学指标和生物标志物，包括生化指标、影像学特征、遗传标志等；阶段4：针对样本特征缺失情况，采用基于局部中值预填充的高斯过程回归算法填充缺失值，确保填充后的数据分布与真实分布一致；阶段5：将处理后的数据按照特定标准分类为三组，并将其存储到两个不同的数据库中以便于后续使用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于混合专家模型和梯度集成方法的疑难肝病诊断方法
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