摘要
本发明公开一种基于非平衡数据集的房颤患者左心房血栓预测方法及系统,方法包括:采集房颤患者的关键特征的特征值;将关键特征的特征值输入训练后的左心房血栓预测模型,输出左心房血栓预测结果;所述左心房血栓预测模型的训练以及关键特征的筛选过程为:使用双层处理框架平衡化左心房血栓类不平衡数据集,基于房颤病情和自助采样处理左心房血栓类不平衡数据集构建迁移学习策略的训练数据集;构建左心房血栓预测模型,所述模型包括数据层面预测模型和算法层面预测模型;使用平衡化后的左心房血栓类不平衡数据集训练数据层面预测模型,同时使用训练数据集训练算法层面预测模型,根据特征重要性函数筛选训练后的数据层面预测模型和算法层面预测模型共同的关键特征。
技术关键词
房颤患者
左心房
血栓
分类器
迁移学习策略
非暂态计算机可读存储介质
训练算法
采样方法
样本
训练集
关键特征值
框架
数据采集模块
噪声数据
预测系统
输出特征
系统为您推荐了相关专利信息
无线电调制信号
预测编码器
调制识别方法
序列
信号调制识别技术
环境反向散射系统
量子态
通信误码率
样本
特征提取模型
网络异常检测方法
网络入侵检测
多模态信息
日志
数据特征提取
预训练语言模型
文本
分层
语义向量
人工智能检测技术
物流管理方法
多尺度感知
语义特征
融合特征
金字塔网络