[发明专利]脑卒中患者康复预测方法及系统在审
| 申请号： | 201810136204.6 | 申请日： | 2018-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN108742513A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 翟向东;王永明;崔修涛;胡天龙;刘佳伟;熊伟;赵政达;陈继智;章玉宇;应振宇 | 申请（专利权）人： | 上海长江科技发展有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;G16H50/30 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 庄文莉 |
| 地址： | 200233 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种脑卒中患者康复预测方法及系统，包括数据预处理步骤：对历史数据进行数据预处理，得到数据建模所需的目标人群数据；特征构造步骤：对目标人群数据进行数据划分，并对划分的数据进行特征构造得到数据集；模型训练步骤：选取数据集中的部分样本作为训练数据集进行模型训练；模型测试步骤：选取数据集中的余下样本作为测试数据集进行模型测试。本发明将机器学习方法应用到脑卒中患者预后风险预测问题的分析中，对特定脑卒中患者人群的康复进行预后分析，帮助医生进行针对性的康复治疗。对于医生感兴趣的预测目标进行预测，并在此基础上挖掘出对结果影响的影响因子，为发病机制或预后疗效提供线索并指导临床实践。 | ||
| 搜索关键词： | 脑卒中 康复 数据预处理 模型测试 模型训练 目标人群 数据集中 特征构造 预后 预测 样本 测试数据集 训练数据集 发病机制 风险预测 患者人群 机器学习 结果影响 历史数据 数据建模 影响因子 预测目标 预后分析 数据集 医生 线索 挖掘 治疗 分析 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种脑卒中患者康复预测方法，其特征在于，包括如下步骤：数据预处理步骤：对历史数据进行数据预处理，得到数据建模所需的目标人群数据；特征构造步骤：对目标人群数据进行数据划分，并对划分的数据进行特征构造得到数据集Dselect；模型训练步骤：选取数据集Dselect中的部分样本作为训练数据集Dtrain进行模型训练；模型测试步骤：选取数据集Dselect中的余下样本作为测试数据集Dtest进行模型测试。
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