摘要
本发明涉及数据挖掘技术领域,具体为脑肿瘤多维数据分析方法及系统,包括以下步骤,基于脑肿瘤多维数据集,整合影像数据、临床数据和基因数据,分配每种数据的初始权重,匹配其在目标诊断任务中的关键性。本发明,通过权重的优化确保各类数据按其在判断中的实际贡献进行处理,使得脑肿瘤数据集更符合临床需求,提升了对脑肿瘤判断的敏感性和特异性,细化的特征融合提高了不同数据源间互补性的挖掘,使得难以通过单一数据源发现的病理特征变得更为明显,采用聚类分析和数据质量评估技术,确保了数据处理的全面性,对判断决策提供了更可靠的支持,整个分析流程的优化,使得数据不仅在量上增加,更在质上得到显著提升。
技术关键词
多维数据分析方法
异常数据点
诊断特征
孤立森林算法
多维数据分析系统
关键性
临床生化指标
影像纹理特征
特征加权融合
密度聚类算法
数据挖掘技术
多类特征
基因
标记
生成特征
矩阵
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孤立森林算法
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多维数据分析方法
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多维数据分析系统
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