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[发明专利]一种基于抑郁症的小样本机器学习方法-CN202310989839.1在审
发明人：陈超;宋彪;韩泽文 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于抑郁症的小样本机器学习方法，包括以下步骤：数据集采集，小样本初始化模型构建：利用步骤采集的抑郁症数据集进行抑郁症小样本初始化模型的构建；增量数据选择；小样本优化模型构建，利用目标数据集进行新的小样本优化模型构建；集成子模型构建：利用抑郁症典型躯体症状数据集进行多个集成子模型的构建；集成模型构建：利用小样本优化模型和多个集成子模型，进行最优准确率赋权集成，形成最终的小样本机器学习模型。本发明采用上述一种基于抑郁症的小样本机器学习方法，解决现有技术中抑郁症小样本机器学习性能较差的问题，用于对抑郁症小样本数据增强并利用于机器学习技术，提升机器学习模型的泛化能力。
一种基于抑郁症样本机器学习方法

[发明专利]一种基于血液疾病的多模型融合分类方法-CN202311003813.1在审
发明人：陈超;宋彪;张瑞环 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2023-08-10 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于血液疾病的多模型融合分类方法，包括以下步骤：获取数据集；基于k折交叉验证方法，将数据集分为k份，获得测试集和训练集，k为任意大于1的常数；选择多种机器学习二分类器模型进行数据集训练；通过线性加成对多种机器学习二分类器模型进行融合，得到融合后的多分类器模型；使用机器学习多分类器模型对多标签数据集进行训练，得到模型准确率；使用融合后的多分类器模型对多标签数据集进行训练，得到融合后的多分类器模型的准确率，并与上述准确率进行对比。本发明采用上述一种基于血液疾病的多模型融合分类方法，其能够快速对血液病分类帮助医生快速确诊，降低医生工作量，提高其工作效率。
一种基于血液疾病模型融合分类方法

[发明专利]一种基于全血细胞计数融合指标HBI的癌症风险评估系统-CN202211377165.1有效
发明人：陈超;左永春;刘明;梁雨朝 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全血细胞计数融合指标HBI的癌症风险评估系统，包括以下步骤：获取癌症患者和健康人的人群样本；利用健康人和癌症患者的4项全血细胞计数指标和年龄数据计算出HBI(Hybrid Blood Index)打分，根据样本HBI打分的统计学结果建立癌症HBI风险分类标准；使用4项全血细胞计数指标、年龄和HBI打分建立预测患癌概率的机器学习预测模型；计算出待测样本的HBI打分；对照癌症HBI风险分类标准输出对应的患癌风险；将4项全血细胞计数指标、年龄和HBI打分载入机器学习预测模型，获得患癌预测概率。本发明采用上述的一种基于全血细胞计数融合指标HBI的癌症风险评估系统，提高了癌症筛查工具的便捷性和普及性，对于癌症的筛查具有较高的实际应用价值。
一种基于血细胞计数融合指标 hbi 癌症风险评估系统

[发明专利]医疗质控数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202210383158.6有效
发明人：周睿;宋彪;王哲 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本申请提供了一种医疗质控数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品，通过获取多个医院的历史检测数据以及用户输入的异常控制比例和循环结束条件；利用预设聚类模型，根据聚类结果对预设的初始分类模型进行训练，以确定质控分类模型；通过质控分类模型对测试数据进行误差识别测试，并根据测试结果对应的假阳率判断是否满足循环结束条件，假阳率用于表征被误判数据占测试数据的比例；若否，则根据预设调整规则调整异常控制比例的取值，并重新根据调整后的异常控制比例对历史检测数据进行聚类处理，重新训练质控分类模型，直至假阳率满足循环结束条件。解决了如何为医疗数据质控方法建立起一个标准参考系的技术问题。
医疗数据处理方法装置设备介质程序产品

[发明专利]质量控制方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210575556.8有效
发明人：周睿;陈超;宋彪;王哲 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G16H10/40 文献下载
摘要：本申请提供一种质量控制方法、装置、电子设备及存储介质，涉及检验医学技术领域。该方法包括：获取检测项目的标本数据；根据所述检测项目的变异系数和所述检测项目所处于的误差场景确定与所述检测项目对应的质量控制模型，所述质量控制模型包括浮动均值算法和控制限，同一所述检测项目在不同误差场景下对应的质量控制模型不同；通过所述质量控制模型确定所述标本数据是否为失控数据的监测结果；其中，所述质量控制模型用于利用所述浮动均值算法对所述标本数据进行计算，得到浮动均值，并通过判断所述浮动均值是否超过所述控制限的方式确定所述标本数据是否为失控数据的监测结果。上述方式提高了标本数据检验的精准度。
质量控制方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于特征贡献的多模型特征选择方法及系统-CN202211357878.1在审
发明人：陈超;宋彪;张瑞环 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F18/211 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征贡献的多模型特征选择方法及系统，包括：S1.提取血常规检验数据和生化检验数据，分别获取样本特征集；S2.基于k折交叉验证方法，获得测试集和训练集；S3.选择多种机器学习分类器模型进行样本集训练，并进行嵌入式特征选择，获得各个模型的平均准确率，输出特征重要性并赋权重值；S4.根据各个模型的平均准确率排序并赋值相应的权重，并与特征权重值相结合构建公式，计算不同模型下每个特征总权重并进行排序选取最优特征子集；S5.使用平均准确率高的模型训练最优特征子集，与S4结果进行对比，确定选取的最优特征子集效果；在保证预测的准确率的同时大大降低训练复杂度，更够高效快速的在高维数据集中寻找最优特征子集。
一种基于特征贡献模型选择方法系统

[发明专利]一种基于机器学习的布鲁氏菌病筛查率提升方法-CN202211432220.2在审
发明人：陈超;宋彪;冯祥 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的布鲁氏菌病筛查率提升方法，包括以下步骤：S1、建立阳性倾斜模型，在训练模型中加重阳性权重，提升模型阳性检出率，报告阳性样本；S2、阳性样本进入问卷调查环节；S3、结合问卷调查结果及阳性患病概率，综合分析布鲁氏菌病的患病风险，并推送医生端。本发明所述的一种基于机器学习的布鲁氏菌病筛查率提升方法，将机器学习与问卷进行整合，首先通过阳性倾斜模型，提升模型阳性检出率；机器学习模型报告为阳性后，进入问卷环节，排出假阳性；从而提高了布鲁氏菌病筛查率；解决布鲁氏菌病筛查率低的问题。
一种基于机器学习布鲁氏菌病筛查率提升方法

[发明专利]一种基于数据特征增强的心理问题分型方法及系统-CN202211386292.8在审
发明人：陈超;宋彪;许鸿蕾 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据特征增强的心理问题分型方法及系统，考虑到特征的冗余性与分布的差异性，先利用相关系数与基尼指数对特征进行筛选，后分别对不同类别中不同医院数据各特征扩充维度，实现对数据的特征强化处理。结合了特征选择方法与扩维算法，删除强相关特征组中基尼指数大的特征后，基于剩余特征维度，判断不同标签类别中不同医院的数据分布类型，分别用百分位法、正态分步法计算各特征数据对应的范围上下界，以此为新的特征加入到数据集中，实现数据的扩维，提高分类准确率。
一种基于数据特征增强心理问题方法系统

[发明专利]一种基于机器学习的布鲁氏菌病特征选择方法及系统-CN202211370275.5在审
发明人：陈超;宋彪;许鸿蕾 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的布鲁氏菌病特征选择方法及系统，包括：数据获取模块、数据预处理模块、RFE特征排序模块、SHAP分析模块和特征选择模块；该方法为：获取布鲁氏菌病患者及非布鲁氏菌病个体的非空血常规数据并进行预处理；利用递归特征消除RFE得出各特征排序并赋权重；利用随机森林算法构建与训练分类模型，利用SHAP进行可解释性分析，并根据各特征的重要性赋予其权重；分别计算各特征的总权重并降序排列，从首项起依次增加特征构成特征子集，分别进行模型训练与交叉验证，选择最优特征子集为最终的特征集；本发明利用机器学习模型对布鲁氏菌病等分类模型进行多维特征的特征选择过程，降低维度冗余的同时，选择出预测效能较优的特征子集。
一种基于机器学习布鲁氏菌特征选择方法系统

[发明专利]一种基于血常规数据的过敏源数据提取方法-CN202211363826.5在审
发明人：陈超;宋彪;王亚楠 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于血常规数据的过敏源数据提取方法，包括以下步骤：S1、获取血常规数据，构建数据集，对数据集进行Z‑Score标准化，对标准化后的数据集进行划分，得到训练集、验证集和测试集；S2、基于全连接神经网络构建预测模型；S3，基于训练集对预测模型进行训练，通过类别加权，对数据集进行阴阳平衡，通过五折交叉验证，提高模型的稳定性；S4、输入待检测数据，得到模型预测结果。
一种基于血常规数据过敏提取方法

[发明专利]一种多模型特征增强疾病筛查系统-CN202211281077.1在审
发明人：陈超;宋彪;韩泽文 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模型特征增强疾病筛查系统，包括：数据采集模块、数据处理模块、初始化模型构建模块、特征提取模块和疾病筛查模型构建模块；数据采集模块用于获取多个目标疾病数据集和对应的健康样本数据集；数据处理模块用于对上述数据集进行处理，获得多个初始化模型训练数据集和初始化模型测试数据集；基于此，通过初始化模型构建模块构建对应的多个初始化模型；特征提取模块用于基于初始化模型训练数据集和初始化模型，获得目标疾病特征数据集；疾病筛查模型构建模块用于根据目标疾病特征数据集训练生成疾病筛查模型；通过该系统可以实现数据集的特征增强，从而提升疾病筛查模型的筛查效率和准确度。
一种模型特征增强疾病系统

[发明专利]一种基于大数据的心理健康风险筛查系统及其方法-CN202211138833.5在审
发明人：陈超;宋彪;韩泽文;王哲;张瑞环;许鸿蕾;罗祎斐 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的心理健康风险筛查系统及其方法，系统包括：数据采集模块、模型构建模块、智能初筛模型、量表复筛模块、分类推荐模块和结果可视化模块；方法包括：获取相关大数据；构建并训练模型，并进行模型参数的调优和模型的验证评估；获取智能初筛结果；向智能初筛结果阳性人群提供自评量表及测试环境并进一步进行风险分类，得到量表复筛结果；针对量表复筛结果最终阳性人群进行进一步疾病分类作为智能分类结果，并向最终阳性人群推荐不同的临床专业自评量表并提供测试环境；获取并整合结果，汇总所有最终阳性人群的评价结果并进行显示；本发明通过对常规检验大数据建模实现心理健康风险筛查，提高筛查效率。
一种基于数据心理健康风险系统及其方法

[发明专利]基于布病诊断神经网络模型的缺失值填补迁移学习方法-CN202210887490.6在审
发明人：陈超;宋彪;罗祎斐;王亚楠 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于布病诊断神经网络模型的缺失值填补迁移学习方法，包括：基于训练完成的布病诊断神经网络模型，构建缺失值填充模型；将含有缺失值的血常规数据输入至缺失值填充模型中，得到缺失的血常规数据值；该方法基于机器学习实现了布病诊断过程中的缺失值填补，有助于提高布病诊断系统在临床上的应用价值。
基于诊断神经网络模型缺失填补迁移学习方法

[发明专利]基于检验数据与知识图谱诊断布鲁氏菌病的方法-CN202210029368.5在审
发明人：陈超;宋彪;张瑞环;周睿;韩泽文;王哲 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于检验数据与知识图谱诊断布鲁氏菌病的方法。总体架构包括:数据获取模块，获取血常规数据；数据处理模块，将获取的数据进行清洗。模型构建模块，利用集成学习方法进行模型的构建。模型预测模块，将样本输入到集成学习模型得出结果。知识图谱联合模块，把模型预测模块的结果关联到知识图谱中获取相关知识。结果输出模块，在模型预测模块和知识图谱联合模块基础上，根据结果对患者进行症状询问，最后输出患者患病情况。本发明创造具有如下有益效果:本发明中所使用的方法是使用医院检验科常规检验数据，可以辅助医生能够精准地诊断病情，有效地降低误诊率。同时对患者可以起到疾病警示作用，帮助患者提早做相关疾病的预防。
基于检验数据知识图谱诊断布鲁氏菌方法

[发明专利]一种基于常规检验数据与知识图谱联合诊断疾病的方法-CN202111253146.3在审
发明人：陈超;宋彪;张瑞环;韩泽文 -专利权人： 内蒙古卫数数据科技有限公司
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于常规检验数据与知识图谱联合诊断疾病的方法。总体架构包括:数据获取模块，获取常规检验数据；数据处理模块，将获取到的数据进行清洗。模型构建模块，本模块利用神经网络进行模型的构建。模型预测模块，将待测的样本输入到神经网络模型中得出结果。知识图谱联合模块，把模型预测的结果关联到知识图谱中获取结果相关知识。结果输出模块，根据模型预测模块识别出的疾病和知识图谱联合模块中疾病相关知识进行结合，最终输出疾病患病概率和疾病症状。本发明创造具有如下有益效果:本发明中所使用的方法是基于医院检验科常规检验数据，可以为医生提供早期诊断提示避免漏诊，可以帮助患者提早做疾病的预防。
一种基于常规检验数据知识图谱联合诊断疾病方法

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