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申请/专利权人：重庆医科大学
摘要：本发明涉及一种基于可解释性机器学习的甲状腺结节辅助诊断模型及系统，构建方法包括：收集了甲状腺结节患者的临床资料及相关检查检验数据，构建甲状腺结节患者数据集；通过预设的学习框架对数据进行预处理，接着通过特征工程进行特征递减消除从而建立预测模型，通过交叉验证的方法对模型性能进行评估，选出最佳预测性能模型，然后通过对超参数进行调整进一步对模型进行优化，并通过交叉验证和迭代的方法找出最佳模型，最后通过可解释性方法对模型进行解释。本发明构建的可解释性机器学习模型，能够整合大量临床数据从而可靠的预测甲状腺结节患者良恶性的风险，从而对甲状腺结节患者进行个体化智能诊疗。
主权项：1.一种基于可解释性机器学习的甲状腺结节辅助诊断模型，其特征在于，包括如下步骤：S1、回顾性收集甲状腺结节患者的临床资料及检查、检验数据，构建甲状腺结节患者数据集，并对数据进行预处理；S2、构建自动化特征工程框架，将预处理的数据输入自动化特征工程框架进行特征工程处理；S3、将特征工程处理过的特征构建机器学习模型，对模型进行评估；S4、通过性能参数，选出最优模型接着通过超参数调参、交叉验证、迭代训练确定最佳模型；S5、对表现最佳的模型进行整体特征以及个体化分析的可解释化处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆医科大学 一种基于可解释性机器学习的甲状腺结节辅助诊断模型及系统
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