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申请/专利权人：西安医学院第二附属医院

摘要：本发明涉及数据分析技术领域，具体是指一种医学检验结果自动化解读与诊断支持系统，包括数据采集与整合子系统、数据预处理与清洗子系统、特征提取与选择子系统、数据解读与分析子系统、诊断支持与推理子系统、报告生成与可视化子系统和优化反馈子系统，本方案在数据预处理与清洗子系统使用多密度DBSCAN算法，通过识别低密度和高密度区域，能够更准确地检测出异常值，从而减少了误判率，提升了异常值检测的精度；在数据解读与分析子系统使用SFS‑多标准决策方法，对关键特征进行更全面和准确的评估，通过构建决策矩阵和计算加权综合得分，使得决策过程透明和可解释，提供有力的决策支持，提高诊断效率和准确性。

主权项：1.一种医学检验结果自动化解读与诊断支持系统，其特征在于：包括数据采集与整合子系统、数据预处理与清洗子系统、特征提取与选择子系统、数据解读与分析子系统、诊断支持与推理子系统、报告生成与可视化子系统和优化反馈子系统，具体包括以下内容：所述数据采集与整合子系统收集、整合和标准化医学检验数据并发送至数据预处理与清洗子系统；所述数据预处理与清洗子系统使用基于多密度DBSCAN算法和四分位数法的异常值检测对采集到的医学检验数据进行预处理，将预处理后的医学检验数据发送至特征提取与选择子系统；所述特征提取与选择子系统提取关键特征并发送至数据解读与分析子系统；所述数据解读与分析子系统使用SFS-多标准决策方法对关键特征进行解读；所述诊断支持与推理子系统提供诊断支持和治疗建议；所述报告生成与可视化子系统生成可视化的报告，给医疗专业人员和患者展示分析结果和诊断建议；所述优化反馈子系统进行持续学习和反馈；在数据预处理与清洗子系统中，使用基于多密度DBSCAN算法，具体实现步骤如下：步骤S1：初步处理，进行清洗与去噪；步骤S2：运行多密度DBSCAN聚类算法，进行异常值检测，创建DBSCAN异常值集合并存入检测到的异常值；步骤S3：四分位数法的异常值检测，进行异常值检测，创建四分位数法异常值集合并存入检测到的异常值；步骤S4：集合合并，合并DBSCAN异常值集合和四分位数法异常值集合，创建综合异常值集合；步骤S5：综合处理，对综合异常值集合中的异常值进行处理。

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