[发明专利]在计算机辅助诊断装置中利用未诊断病例的预测建模方法

摘要

本发明公开了一种在计算机辅助诊断装置中利用未诊断病例的预测建模方法，该方法通过以下步骤得到预测结果：(1)若预测模型未训练好，则执行步骤(2)，否则转到步骤(6)；(2)利用已诊断病例和未诊断病例产生已标记和未标记训练数据集；(3)利用已标记训练数据集训练出一个随机森林；(4)采用协同训练技术利用未标记数据来帮助提高随机森林中每一个个体的精度；(5)利用多数投票技术产生最终的预测模型；(6)利用预测模型进行预测并给出结果。本发明的优点是通过对未诊断病例的利用得以提高预测建模方法，以辅助提高计算机辅助医疗诊断装置的性能。

主权项

1、一种在计算机辅助诊断装置中利用未诊断病例的预测建模方法，其特征在于该方法包括通过医学症状检测设备获取待诊对象的症状形成症状向量，然后通过以下步骤得到预测结果：(1)如果预测模型尚未建立，执行步骤(2)，否则转入步骤(6)；(2)根据已诊断病例和未诊断病例分别产生已标记训练数据集和未标记训练数据集；(3)根据已标记数据训练一个随机森林决策树集成；(4)采用协同训练技术利用未标记病例提高随机森林中每个个体的预测精度；(5)采用多数投票机制来结合经过步骤(4)精化过的个体，以产生预测模型；(6)利用预测模型进行预测并给出预测结果；(7)结束。