[发明专利]血栓弹力图最大区间预测方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种血栓弹力图最大区间预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：

获取血栓弹力图数据集；

对所述血栓弹力图数据集进行预处理，并进行拆分，得到血栓弹力图训练集、血栓弹力图测试集和血栓弹力图验证集；

根据所述血栓弹力图训练集、所述血栓弹力图测试集、所述血栓弹力图验证集和预设的n个第一模型，得到血栓弹力图最大区间预测模型，其中，n为大于或等于1的整数；

获取待预测血栓弹力图；

将所述待预测血栓弹力图输入所述血栓弹力图最大区间预测模型，得到对所述待预测血栓弹力图的最大区间的预测结果。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述根据所述血栓弹力图训练集、所述血栓弹力图测试集、所述血栓弹力图验证集和预设的n个第一模型，得到血栓弹力图最大区间预测模型，包括：

根据所述血栓弹力图训练集和所述血栓弹力图测试集，在预设的n个第一模型中，确定1个第一模型作为第二模型；

将所述血栓弹力图验证集输入所述第二模型，得到第二结果；

根据所述第二结果和所述血栓弹力图测试集对所述第二模型进行调整，得到所述血栓弹力图最大区间预测模型。

3.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述根据所述血栓弹力图训练集和所述血栓弹力图测试集，在预设的n个第一模型中，确定1个第一模型作为第二模型，包括：

将所述血栓弹力图训练集分别输入所述n个第一模型中的每个第一模型中，得到n个第一结果，其中，所述n个第一结果与所述n个第一模型一一对应；

对于所述n个第一结果中的每个第一结果，分别根据所述每个第一结果和所述血栓弹力图测试集对所述每个第一结果对应的第一模型进行调整，得到n个第三模型，其中，所述n个第三模型与所述n个第一模型一一对应；

将所述血栓弹力图训练集分别输入所述n个第三模型中的每个第三模型中，得到n个第三结果，其中，所述n个第三结果与所述n个第三模型一一对应；

根据所述n个第三结果，在所述n个第三模型中，确定1个第三模型作为所述第二模型。

4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，所述根据所述n个第三结果，在所述n个第三模型中，确定1个第三模型作为所述第二模型，包括：

对于所述n个第三结果中的每个第三结果，分别确定所述每个第三结果对应的均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差、相关系数平方、接收者操作特征曲线以及接收者操作特征曲线下方面积分布；

根据预设的权值，分别对所述每个第三结果对应的所述均方根误差、所述平均绝对误差、所述平均相对误差、所述相关系数平方、所述ROC曲线以及所述ROC曲线下方面积分布进行加权求和，得到n个系数，其中，所述n个系数与所述n个第三结果一一对应；

选取所述n个系数中最大值所对应的第三模型作为所述第二模型。

5.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述将所述血栓弹力图验证集输入所述第二模型，得到第二结果，包括：

确定所述第二模型对应的超参数；

将所述超参数和所述血栓弹力图验证集输入所述第二模型，得到所述第二结果。

6.根据权利要求1-5中任意一项所述的预测方法，其特征在于，所述对所述血栓弹力图数据集进行预处理，包括：

所述血栓弹力图数据集中包括m张血栓弹力图，其中，m为大于或等于1的整数；

对于所述m张血栓弹力图中的每张血栓弹力图，分别提取图像特征，得到m个图像特征向量，其中，所述m个图像特征向量和所述m张血栓弹力图一一对应；

对于所述m个图像特征向量中的每个图像特征向量，分别计算所述每个图像特征向量与标准图像特征向量之间的相似度，得到m个相似度，其中，所述标准图像特征向量为对标准的血栓弹力图进行特征提取后得到的图像特征向量，所述m个相似度与所述m个图像特征向量一一对应；

将所述m个相似度中，小于阈值的相似度对应的血栓弹力图从所述血栓弹力图数据集中剔除。