一种老年肌少症及代谢高危表型的早期预测模型构建方法

本申请公开了一种老年肌少症及代谢高危表型的早期预测模型构建方法包括：获取老年患者的3D扫描数据、身体成分数据和健康表型数据，并进行数据预处理；分别提取数据预处理后的三类数据的特征向量，并进行对齐并加权融合，得到融合向量；将融合向量输入到亚型分类模型中进行训练，得到初步预测模型；亚型分类模型在训练过程中同时采用无监督学习和有监督学习方法，且采用阶段性冻结策略和五折交叉验证方法；利用预先准备好的验证数据集对初步预测模型进行验证与微调，从而得到最终的老年肌少症及代谢高危表型的早期预测模型，通过构建的预测模型可以实现了对肌少症的精确诊断和代谢高危亚型的智能识别。