基于机器学习的ERCP术后胆总管结石复发预测系统

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基于机器学习的ERCP术后胆总管结石复发预测系统
申请号:CN202510534076
申请日期:2025-04-27
公开号:CN120072320B
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的ERCP术后胆总管结石复发预测系统,包括如下步骤:数据采集模块,用于形成原始临床数据集;数据预处理模块,用于构建标准化预处理临床数据集;特征构建与超参数搜索空间定义模块,用于定义改进双向门控循环单元网络模型的超参数搜索空间;改进双向门控循环单元网络模型构建模块,用于输出复发风险预测值;灰狼优化超参数调优模块,最终生成优化后的改进双向门控循环单元网络模型;模型训练与预测模块,用于根据预测概率与术后关键指标构建风险分类规则;个体化结果输出模块,用于将预测结果输出,并将预测结果推送至医生端。本发明在实际部署中对高风险个体的早期识别具有显著临床价值。
技术关键词
门控循环单元网络 复发预测方法 超参数 医学特征 结石 灰狼优化算法 搜索空间定义 高风险 阶段 初始化机制 预测系统 特征值 灰狼算法 网络结构 矩阵 患者临床数据
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