一种基于GBDT决策树的动脉圆锥演化风险评估方法

本发明公开了一种基于GBDT决策树的动脉圆锥演化风险评估方法，包括：对多模态指标体系内各指标进行测算；通过GBDT机器学习决策树模型获得所有病例样本在多模态指标作用下后交通动脉圆锥演化动脉瘤的GBDT决策树；基于PIV测速结果结合数字模型的血流动力学分析结果共同分析后交通圆锥演化为动脉瘤的可能的血流动力学机制；采用Boosting重采样方法测度不同指标的敏感性强弱以建立风险评估模型。本发明中，考虑到了流行病学指标对后交通动脉圆锥演化为动脉瘤的影响，完整准确地模拟从后交通动脉圆锥到动脉瘤的演变过程，从而确定后交通动脉圆锥演化为动脉瘤的敏感因素及建立风险评估模型，提高了风险评估的准确度。