| 专利号 | 2020106157524 | 申请日 | 2020-06-30 | 专利名称 | 多模态骨质疏松分层预警方法及系统 |
| 授权日 | 2023-12-19 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 姬冰;刘力瑜;司萌;马鹤成;丛梦琳;徐全政 |
| 主分类号 | G16H50/70 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供一种多模态骨质疏松分层预警方法及系统。其中，一种多模态骨质疏松分层预警方法包括：接收三层输入特征，这三层输入特征分别为个体信息、实验室检查指标和腰椎CT图像特征；对三层输入特征进行数据清洗、显著性与相关性检测及数据标准化预处理；从预处理的三层输入特征中筛选出各层最优输入特征并形成输入特征集，经多模态骨质疏松分层预警模型，输出骨质疏松预警结果；其中，多模态骨质疏松分层预警模型是SVM分类器，SVM分类器的优化过程为：使用遗传算法同时进行超参数优化和各层最优输入特征选择。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
