[发明专利]基于人工智能的脑卒中疾病预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于人工智能的脑卒中疾病预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集适用于卒中筛查大数据研究及人工智能算法训练的数据集，生成脑卒中筛查数据集；

基于所述脑卒中筛查数据集，识别脑卒中危险因素，并利用人工智能算法建立脑卒中疾病预测模型；以及

利用所述脑卒中疾病预测模型预测患者的脑卒中疾病预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集适用于卒中筛查大数据研究及人工智能算法训练的数据集，包括：

采集与脑卒中疾病研究的风险因素特征相关联的数据；

对所述与脑卒中疾病研究的风险因素特征相关联的数据进行特征化处理，建立所述脑卒中筛查数据集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述与脑卒中疾病研究的风险因素特征相关联的数据进行特征化处理，建立所述脑卒中筛查数据集，包括：

对所述数据进行降噪、去伪影处理，生成处理后的第一处理数据；

对所述第一处理数据进行重采样，得到采样后的第二处理数据；

对所述第二处理数据进行归一化，得到归一化后的第三处理数据；

从所述第三处理数据中提取多个病理特征，并基于所述病理特征由特征变化和特征选的得到所述脑卒中筛查数据集。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述脑卒中筛查数据集，识别脑卒中危险因素，并利用人工智能算法建立脑卒中疾病预测模型，包括：

计算所述危险因素的权重，并基于人工神经网络利用所述脑卒中筛查数据集训练模型，并在所述数据集中使用对照组队列进行验证，得到所述脑卒中疾病预测模型。

5.一种基于人工智能的脑卒中疾病预测装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集适用于卒中筛查大数据研究及人工智能算法训练的数据集，生成脑卒中筛查数据集；

建模模块，用于基于所述脑卒中筛查数据集，识别脑卒中危险因素，并利用人工智能算法建立脑卒中疾病预测模型；以及

预测模块，用于利用所述脑卒中疾病预测模型预测患者的脑卒中疾病预测结果。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述采集模块，包括：

数据采集单元，用于采集与脑卒中疾病研究的风险因素特征相关联的数据；

数据处理单元，用于对所述与脑卒中疾病研究的风险因素特征相关联的数据进行特征化处理，建立所述脑卒中筛查数据集。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据处理单元，进一步用于，

对所述数据进行降噪、去伪影处理，生成处理后的第一处理数据；

对所述第一处理数据进行重采样，得到采样后的第二处理数据；

对所述第二处理数据进行归一化，得到归一化后的第三处理数据；

从所述第三处理数据中提取多个病理特征，并基于所述病理特征由特征变化和特征选的得到所述脑卒中筛查数据集。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述基建模模块，进一步用于，计算所述危险因素的权重，并基于人工神经网络利用所述脑卒中筛查数据集训练模型，并在所述数据集中使用对照组队列进行验证，得到所述脑卒中疾病预测模型。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-4任一项所述的基于人工智能的脑卒中疾病预测方法。

10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-4任一项所述的基于人工智能的脑卒中疾病预测方法。