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摘要：本发明涉及医学数据分析技术领域，尤其涉及一种横纹肌溶解诱发的急性肾损伤评估方法，该方法获取每个横纹肌溶解患者的N维检测指标时序数据；构建N维数据空间，针对N维数据空间中的任一两个数据点，获取两个数据点之间的初始距离度量；获取两个数据点之间的距离优化因子，利用距离优化因子对初始距离度量进行优化，得到两个数据点之间的聚类距离；根据每两个数据点之间的聚类距离，得到预设数量个簇类，根据每个簇类对隐马尔可夫模型进行训练，得到训练好的隐马尔可夫模型，利用训练好的隐马尔可夫模型对急性肾损伤风险进行实时评估，提高了训练好的隐马尔可夫模型的预测能力，保证了横纹肌溶解诱发急性肾损伤的风险评估准确性。

主权项：1.一种横纹肌溶解诱发的急性肾损伤评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取每个横纹肌溶解患者的N维检测指标数据，对应得到每个所述横纹肌溶解患者的N维检测指标时序数据；对所有N维检测指标时序数据进行标准化处理之后，构建所有N维检测指标时序数据的N维数据空间，一个所述N维检测指标数据在所述N维数据空间中对应一个数据点，针对所述N维数据空间中的任一两个数据点，根据所述两个数据点在所述N维数据空间中不同尺度下的空间分布特征，获取所述两个数据点之间的初始距离度量；根据所述两个数据点在所述N维数据空间中的波动性和连续性，获取所述两个数据点之间的距离优化因子，利用所述距离优化因子对所述初始距离度量进行优化，得到所述两个数据点之间的聚类距离；根据所述N维数据空间中每两个数据点之间的聚类距离，对所有数据点进行聚类，得到预设数量个簇类，根据每个所述簇类对应的急性肾损伤风险状态，对隐马尔可夫模型进行训练，得到训练好的隐马尔可夫模型，利用所述训练好的隐马尔可夫模型对横纹肌溶解诱发的急性肾损伤风险进行实时评估；所述根据所述两个数据点在所述N维数据空间中不同尺度下的空间分布特征，获取所述两个数据点之间的初始距离度量，包括：获取所述N维数据空间中每两个数据点之间的欧式距离，得到最大欧式距离和最小欧式距离，根据所述最大欧式距离和所述最小欧式距离，获取M个尺度，设置每个所述尺度的权重；针对所述两个数据点中的任一数据点，分别获取所述数据点在每个所述尺度下的局部密度，利用以预设值为底数的对数函数，分别对常数1和每个所述局部密度之间的和进行映射，得到对应的映射值，根据每个所述尺度的权重，对所有映射值进行加权求和，得到所述数据点的局部数据分布复杂度；根据所述两个数据点对应的局部数据分布复杂度，计算局部数据分布复杂度的均值作为所述两个数据点之间的局部数据分布差异指标；根据所述两个数据点在不同维度上的特征重要性，获取整体特征差异指标；对所述两个数据点之间的局部数据分布差异指标和整体特征差异指标之间的乘积进行二次开方，对应得到的结果作为所述两个数据点之间的初始距离度量；所述根据所述最大欧式距离和所述最小欧式距离，获取M个尺度，包括： 其中，表示第i个尺度，表示所述最小欧式距离，表示所述最大欧式距离，i6；所述根据所述两个数据点在不同维度上的特征重要性，获取整体特征差异指标，包括：针对所述两个数据点的任一维度，根据所述两个数据点对应的N维检测指标数据，分别获取每个维度的信息熵，利用自然常数为底数的指数函数，对所述维度的信息熵进行归一化，得到对应的归一化结果，根据所述归一化结果和所有维度的信息熵的累加值之间的比值，获取所述维度的特征重要性指标；获取所述两个数据点在所述维度上的数值差值的平方结果，获取所述特征重要性指标和所述平方结果的相乘结果作为所述两个数据点在所述维度的特征差异指标；对所述两个数据点在每个维度的特征差异指标进行累加，得到所述两个数据点之间的整体特征差异指标；所述根据所述两个数据点在所述N维数据空间中的波动性和连续性，获取所述两个数据点之间的距离优化因子，包括：获取所述两个数据点之间的时间戳差值，计算所述时间戳差值与预设的时间尺度参数之间的比值绝对值，利用以自然常数为底数的指数函数对所述比值绝对值进行负映射，得到对应的映射结果；获取所述两个数据点之间的JS散度，获取常数1与所述JS散度之间的差值，将所述差值和所述映射结果之间的乘积作为所述两个数据点之间的相关性指标；获取每个维度的动态权重，利用每个维度的动态权重，对所述两个数据点在每个维度上的数值差值绝对值进行加权求和，得到所述两个数据点之间的特征差异程度，对所述两个数据点之间的相关性指标和特征差异程度之间的乘积进行归一化处理，得到所述两个数据点之间的动态转移特征指标；获取常数1与所述两个数据点之间的动态转移特征指标之间的差值作为所述两个数据点之间的距离优化因子；所述利用所述距离优化因子对所述初始距离度量进行优化，得到所述两个数据点之间的聚类距离，包括：将所述距离优化因子和所述初始距离度量之间的乘积作为所述两个数据点之间的聚类距离。

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百度查询： 中国人民解放军总医院第一医学中心 一种横纹肌溶解诱发的急性肾损伤评估方法