[发明专利]面向心脏病类型和严重程度的智能评估诊断方法及系统在审
| 申请号： | 201810630108.7 | 申请日： | 2018-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN109009222A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 杨成伟 | 申请（专利权）人： | 杨成伟 |
| 主分类号： | A61B8/08 | 分类号： | A61B8/08 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 武媛;吕学文 |
| 地址： | 250014 山东省济南市历*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向心脏病类型和严重程度的智能评估诊断方法及系统，该方法包括获取疾病特征数据和人口统计学特征数据；利用学习模型对获取的超声心动图报告数据和病人人口统计学特征数据进行分析并得到模型评价指标、心脏病类型和心脏病严重程度。本发明的有益效果为：运用数据挖掘的相关方法对数据进行数据预处理、数据筛选等操作，对特征选取时噪声比例的选择，使用随机森林模型进行了心脏病严重程度分类预测，并与朴素贝叶斯分类器、决策树模型、BP神经网络模型的算法性能、和学习效果进行了比较及进行分析，得出有效的研究方法，并提出对心脏病患者病情严重程度分级的标准及心脏病手术治疗风险的预测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 心脏病 人口统计学特征 评估诊断 朴素贝叶斯分类器 模型评价指标 严重程度分类 超声心动图 决策树模型 数据预处理 智能 程度分级 患者病情 疾病特征 手术治疗 数据筛选 数据挖掘 随机森林 特征选取 学习效果 预测 对心 算法 噪声 分析 学习 研究 | ||
【主权项】：
1.一种面向心脏病类型和严重程度的智能评估诊断方法，其特征在于，包括：获取疾病特征数据和人口统计学特征数据；利用学习模型对获取的超声心动图报告数据和病人人口统计学特征数据进行分析并得到模型评价指标、心脏病类型和心脏病严重程度。
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