[发明专利]一种基于机器学习的孤独症谱系障碍早期识别方法在审
| 申请号： | 202211324088.3 | 申请日： | 2022-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN115565690A | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 韦秋宏;程茜;徐铣明;徐雪丽 | 申请（专利权）人： | 重庆医科大学附属儿童医院 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G16H50/20;G16H10/60;G06N5/00 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 姬莉 |
| 地址： | 400014 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的孤独症谱系障碍早期识别方法，属于医学诊断技术领域，包括：选择发育障碍性儿童的行为评估量表构建数据集，所述数据集中包含发育性语言障碍DLD样本、全面发育迟缓GDD样本和孤独症谱系障碍ASD样本；对数据集内的样本进行预处理，通过设置权重处理不平衡数据；基于分类模型XGBoost构建两阶段决策模型TS‑DM；将待测样本输入TS‑DM模型，通过TS‑DM模型分别对发育性语言障碍DLD和孤独症谱系障碍ASD、全面发育迟缓GDD进行识别。本发明提高发育量表的辅助决策能力，用可解释性模型为临床医生提供鉴别诊断思路，以利于早期识别ASD等发育障碍性疾病。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 孤独症 谱系 障碍 早期 识别 方法 | ||
【主权项】：
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