摘要
本发明公开了基于聚类方法的特定疾病的复发概率的预测方法,包括采集不同时期的患者疾病数据,对所述患者疾病数据进行预处理,根据EBV DNA水平和肿瘤反应对所述患者疾病数据进行划分,获得亚组数据,根据相对危险对所述亚组数据进行特征识别获得时序疾病特征,对所述时序疾病特征进行排列组合获得疾病表现数据,采用监督聚类对所述疾病表现数据进行风险分层得到风险群组,通过协和指数评估所述风险群组的预后性能,将所述预后性能和TNM分期进行比对获得复发数据,根据所述复发数据构建复发概率预测模型,将待预测数据输入所述复发概率预测模型,输出预测结果。该方法不仅可以提高特定疾病的复发概率的预测的精度,同时具有较好的可解释性。
技术关键词
疾病特征
初始聚类中心
数据
时序
编码器
长短期记忆网络
患者
聚类方法
风险分层
肿瘤
因子
滑动窗口技术
随机森林
边缘检测算法
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角度可调式
手术导板
种植导板
患者颌骨
数字化医疗技术
神经网络模型
智能通讯方法
误码率
采集电能表
通道
镀锌板
裂纹缺陷
焊缝缺陷检测方法
校正
多元线性回归算法