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申请/专利权人：武汉大学中南医院
摘要：本发明涉及一种基于深度集成学习的NMIBC术后决策支持系统的构建方法，包括如下步骤：构建膀胱癌诊断算法模型；将高水平语义特征向量f1和高水平语义特征向量f2输入集成学习模块，进行集成学习以获得疾病状态预测结果，并计算目标函数T；基于第一种疾病状态的治疗方案预测结果和第二种疾病状态的治疗方案预测结果，计算目标函数L；基于计算的目标函数L和目标函数T优化构建的深度集成学习模型，完成膀胱癌诊断算法模型的优化。具有简单实用、准确度和区分度高的优点，可提高患者对疾病预后的认识也可以辅助医师做出医疗决策。
主权项：1.一种基于深度集成学习的NMIBC术后决策支持系统的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，构建膀胱癌诊断算法模型，所述膀胱癌诊断算法模型包括分支结构1、分支结构2、集成学习模块、分类器1和分类器2；步骤S2，将NMIBC术后病人的基本信息、体格检查指标、肿瘤学数据及治疗数据进行归一化处理，将归一化之后的数据输入所述分支结构1获得高水平语义特征向量f1、输入所述分支结构2获得高水平语义特征向量f2；步骤S3，将所述高水平语义特征向量f1和所述高水平语义特征向量f2输入所述集成学习模块，进行集成学习以获得疾病状态预测结果，并计算目标函数T；其中，所述疾病状态预测结果为第一疾病状态或第二疾病状态；步骤S4，将获得的所述高水平语义特征向量f1和所述高水平语义特征向量f2融合之后输入所述分类器1获取所述第一种疾病状态的治疗方案预测结果和输入所述分类器2获取所述第二种疾病状态的治疗方案预测结果；步骤S5，基于所述第一种疾病状态的治疗方案预测结果和所述第二种疾病状态的治疗方案预测结果，计算目标函数L；步骤S6，基于计算的目标函数L和目标函数T优化构建的膀胱癌诊断算法模型，完成所述膀胱癌诊断算法模型的优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学中南医院 一种基于深度集成学习的NMIBC术后决策支持系统的构建方法
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