[发明专利]基于随机森林的老年人认知功能分类方法在审

专利信息
申请号: 201610867286.2 申请日: 2016-09-29
公开(公告)号: CN106446566A 公开(公告)日: 2017-02-22
发明(设计)人: 罗森林;焦龙龙;潘丽敏;孙志鹏;刘旭东;高君丰 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00;G06K9/62
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种基于随机森林的老年人认知功能分类方法,属于生物医学技术领域。本发明首先采用MMSE量表得分和受教育程度,将老年人认知功能划分为三种类别。然后利用认知功能得分相对比值计算方法和Pearson线性相关系数计算方法,提取影响老年人认知功能类别划分的关键认知域。构建随机森林回归模型,计算非量表属性的属性重要性得分,提取影响老年人认知功能类别划分的外联属性。最后基于提取的关键认知域和外联属性,采用SMOTE上采样方法均衡化样本集,利用随机森林方法构建老年人认知功能分类模型。本发明提出方法相比于量表分类方法,所采用属性较少且易于采集,具有更好的便捷性;相比于其他机器学习算法,实现了老年人认知功能类别的细分,有利于实现对老年人认知功能有针对性干预方法的研究。
搜索关键词: 基于 随机 森林 老年人 认知 功能 分类 方法
【主权项】:
一种基于随机森林的老年人认知功能分类方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1,综合MMSE量表得分和受教育程度属性,划分老年人认知功能类别;步骤2,基于步骤1划分所得认知功能类别,计算不同认知功能类别在每个认知域的得分相对比值,计算认知功能与不同认知域的Pearson线性相关系数,综合得分相对比值和线性相关系数,提取影响老年人认知功能类别划分的关键认知域;步骤3,以非量表属性作为自变量,采用随机森林算法构建认知功能得分回归模型,计算非量表属性对认知功能的重要性得分,综合属性重要性得分和采集难度,选取影响老年人认知功能类别划分的外联属性;步骤4,基于关键认知域和外联属性,构建随机森林分类模型,实现老年人认知功能类别的划分。
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