摘要
本发明涉及神经计算建模技术领域,具体涉及一种适用于早期阿尔茨海默病人群的脑淀粉样蛋白沉积预测工具,本发明所提供的预测工具模型在血液生物标志物的基础上,结合常见且可及性较高的临床指标对脑Aβ状态进行预测,充分考虑到了临床实践中可能影响到BBMs结果的因素,进一步提高了预测模型的精准度和在真实世界中的可推广性;模型利用血液检测和认知评估,相比CSF和PET检测,具有成本和侵入性更低的优点,从而具备更高临床实用性和推广性;并且提供了精确模型和简约模型,适应不同医疗条件和应用场景,提高了工具的实用性和灵活性。本发明所提供的模型预测工具基于全国多中心的数据进行训练和验证,具有良好的泛化能力。
技术关键词
阿尔茨海默
特征选择
广义线性模型
淀粉
构建预测模型
梯度提升机
蛋白
变量
血液生物标志物
网页应用程序
随机森林
可用性评估
保护用户隐私
数据
插补方法
机器学习算法
工作特征
分类阈值
基因
支持向量机
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流量预测方法
自行车
融合多视角特征
生成上下文感知
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医学影像数据
评估系统
长短期记忆网络
深度学习模型
生理
图像特征数据
周期
防治系统
构建预测模型
构建训练集
线粒体功能障碍
神经退行性疾病
疾病动物模型
tau蛋白病
亨廷顿舞蹈症