- 专利标题: 一种基于机器学习的术后颅内感染预测方法及系统
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申请号: CN202311176801.9申请日: 2023-09-12
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公开(公告)号: CN117133459A公开(公告)日: 2023-11-28
- 发明人: 刘云 , 季晶 , 郭永安 , 孙洪波 , 岳震 , 张申 , 王宇翱
- 申请人: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) , 南京邮电大学 , 南京邮大医疗信息技术有限公司
- 申请人地址: 江苏省南京市广州路300号
- 专利权人: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院),南京邮电大学,南京邮大医疗信息技术有限公司
- 当前专利权人: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院),南京邮电大学,南京邮大医疗信息技术有限公司
- 当前专利权人地址: 江苏省南京市广州路300号
- 代理机构: 芜湖宸泽知识产权代理事务所
- 代理商 李俊建
- 主分类号: G16H50/30
- IPC分类号: G16H50/30 ; G16H50/70 ; G06F18/211 ; G06F18/214 ; G06F18/243 ; G06N20/20 ; G06N7/02
摘要:
本发明提供一种基于机器学习的术后颅内感染预测方法及系统,涉及机器学习领域,包括如下:采集涉颅手术后患者的相关信息;对于接收的数据进行删除无用数据、数据清洗、标准化、错误修正;利用粗糙集算法进行特征选择;对特征选择的结果进一步加工,将数据划分为训练集和测试集;利用代价敏感随机森林进行模型训练;在训练完成后,对得到的模型进行评估;在模型训练完成后整理出四类文件,进行接口封装,使用所述接口进行颅内感染预测。通过上述方法及系统可以提高术后颅内感染预测的精确性。
公开/授权文献
- CN117133459B 一种基于机器学习的术后颅内感染预测方法及系统 公开/授权日:2024-04-09