摘要
本申请公开了骨骼疾病的病理阶段分析方法、装置、设备及存储介质,涉及机器学习技术领域,包括:基于各骨骼疾病发展阶段构建对应的二分类任务并确定各二分类任务对应的骨骼疾病预测模型;利用待检测骨肌特征对预设骨肌影像交互分析框架中的梯度提升机模型进行训练以得到目标机器学习模型,并利用预设骨肌影像交互分析框架中的SHAP方法和目标机器学习模型确定各待检测骨肌特征的SHAP值;基于预设骨肌影像交互分析框架中的梯度增强决策树模型确定各待检测骨肌特征之间的SHAP交互值,并基于SHAP交互值构建综合骨肌交互网络。这样一来,可以为骨质疏松症的早期诊断与个体化治疗策略提供了重要的理论支持。
技术关键词
交互网络
集成学习模型
机器学习模型
分析方法
梯度提升机
疾病
影像
决策树模型
阶段
框架
训练特征
梯度提升决策树
社区发现算法
机器学习技术
分区
分析模块
骨质疏松症
节点
验证算法
消除方法