摘要
本发明涉及用于计算机辅助诊断技术领域,尤其涉及一种角膜塑形镜控制效果预测方法、装置、存储介质和电子设备,预测方法通过获取受试者的年龄A和眼轴变量C,C为受试者配戴角膜塑形镜T天后的眼轴长度变化量;将A和C输入预测模型,预测模型是使用训练样本集训练得到,训练样本集包括多个训练样本,训练样本包括:A、C和C1,C1为受试者配戴角膜塑形镜N个月后的眼轴变化量,N为大于1的整数;最后通过预测模型输出以下至少一种风险概率值:C1>C2的过度近视进展概率P1;C1>C3的快速近视进展概率P2,C2<C3。仅需年龄A和短期眼轴变化C这两项眼科常规检查参数即可实现对近视进展风险的概率进行预测,提高了应用的便捷性。
技术关键词
角膜塑形镜
训练样本集
计算机辅助诊断技术
机器学习算法
年龄
信息处理组件
梯度提升决策树
标签
风险分层
电子设备
基线
预测装置
随机森林
处理器
定义
高风险
可读存储介质
变量
系统为您推荐了相关专利信息
公交专用车道
公交专用道
封装式特征选择方法
优化设计方法
尾气
分析报告生成方法
机器学习算法库
线性回归模型
配置算法
数据可视化
光伏电站光伏组件
定位方法
动态时间规整算法
分析单元
健康状态数据
智能机器人
优化通信模式
优化通信方法
通信历史数据
网络拥塞程度