摘要
本申请公开了一种肺结节恶性风险评估的模型构建方法及相关装置,方法包括:获取肺结节良性和恶性对象的呼气样本,进行一次筛选,得到差异标志物集合,融合随机森林算法和递归特征消除结合交叉验证算法,对差异标志物集合进行二次筛选,得到诊断标志物集合,基于诊断标志物集合和多个样本,利用VOC风险评分法构建肺结节恶性风险评估模型,以通过模型进行肺结节恶性风险评估。由此可见,通过采集呼气的方式进行肺结节良恶性风险分析,并根据呼气代谢物与肺结节良恶性之间的相关性进行了两次筛选,保证了肺结节恶性风险分析结果的准确性和可靠性,从而高效辅助医生判断待分析对象肺结节的良恶性。
技术关键词
标志物
随机森林模型
风险评估模型
肺结节良恶性
融合随机森林算法
待测对象
样本
回归预测模型
模型构建方法
呼气
高风险
芳香烃类化合物
验证算法
烷烃类化合物
烯烃类化合物
离群点
数据
节点
酮类化合物
系统为您推荐了相关专利信息
反馈系统
儿童口腔健康
口腔健康状况
逻辑模块
口腔卫生
图像采集系统
数据显示模块
纳米
数据处理模块
云端服务器
随机森林模型
耕地
图像特征分类
对象
特征值计算方法
自动编码器
防冻控制方法
高风险
风机转速
空冷岛
非结构化数据处理
多源异构数据
数据处理模型
信贷风险评估方法
风险评估模型