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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明涉及口腔医学技术领域，具体涉及一种基于头颅侧位片的颞下颌关节骨数据处理方法及数据处理终端，方法包括数据收集、数据清洗、模型建立、超参数调优、特征选择、数据输入和输出输出，本发明通过构建颞下颌关节骨数据预测模型，并通过头影测量侧位X线片内的头影测量变量、年龄、性别以及TMJOA结果对模型进行训练，获得训练后的预测模型，并将待预测数据输入预测模型后即可获得预测值。

主权项：1.一种基于头颅侧位片的颞下颌关节骨数据处理方法，其特征在于，包括：数据收集：获取多条原始数据，每条原始数据均包括年龄、性别、头影测量侧位X线片、TMJOA；数据清洗：通过头影测量侧位X线片获取特征集，特征集包括M个头影测量变量，将每条原始数据对应的M个头影测量变量均转换为R语言中的规范变量；将每条原始数据对应的TMJOA转换为二分类因子型变量；模型建立：构建基于XGBoost算法的颞下颌关节骨数据预测模型；颞下颌关节骨数据预测模型的建立方法包括：获得最优权重下的目标函数式；通过贪婪算法拟合最优结构，获得颞下颌关节骨数据预测模型；超参数调优：获取用于对颞下颌关节骨数据预测模型进行训练的超参数；超参数调优的方法为：通过网格搜索，对超参数进行3折交叉验证，选择AUC最高的超参数集合作为训练使用的超参数；特征选择：通过递归特征消除选择最优的特征子集，最优的特征子集中包含N个头影测量变量，N≤M；模型训练：通过最优的特征子集、调优后的超参数对建立的颞下颌关节骨数据预测模型进行训练，获得训练后的颞下颌关节骨数据预测模型；数据输入：获取待预测数据，待预测数据包括年龄、性别、头影测量侧位X线片；并通过头影测量侧位X线片获取最优特征子集对应的N个头影测量变量；数据输出，将待预测数据输入至训练后的颞下颌关节骨数据预测模型，获得预测值；其中，最优权重下的目标函数式的获取方法包括：构建正则化项其中，ft为第t次迭代时新增的决策树，γ为L2正则化系数，λ为正则化超参数，T为决策树模型中叶子结点的个数，‖w‖2为所有叶子结点权重所组成向量的L2范数的平方；定义颞下颌关节骨数据预测模型的第t次迭代的目标函数近似式：其中，l·为损失函数，yi为第i个样本的真实值，为第t-1次迭代后的模型对第i个样本的预测值，ftxi为第t次迭代中新添加的决策树对第i个样本的预测值,n为样本的总数；对进行二阶泰勒公式展开，获得展开式：其中，gi为损失函数关于预测值的一阶导数，为对的一阶求导，hi为损失函数关于预测值的二阶导数，为对的二阶求导；将不影响最优化过程的常数项移除，获得目标函数式：其中，wj为叶子结点j的权重；令第j个叶子结点的样本集合为Ij，改写目标函数式：其中，为叶子结点j上所有样本的gi累加值，为叶子结点j上所有样本的hi累加值；求解获得最小叶子结点权重并使用获得最优权重下的目标函数：

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百度查询： 四川大学 基于头颅侧位片的颞下颌关节骨数据处理方法及处理终端