公开(公告)号：CN117672522B

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202311693891.9

申请日：2023-12-11

Applicant: 中国人民解放军总医院

Inventor： 尹成亮 ,  何昆仑 ,  乌日力格 ,  孙晓春 ,  陈媛媛 ,  王万玲 ,  许嘉宇

IPC: G16H50/30 ,  G06F18/27 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/243 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习模型的骨肉瘤生存预测方法，其方法包括：基于SEER数据库得到数据基线资料；从基线资料中运用多种方法筛选出初筛变量作为可选因子组合；基于可选因子组合来构建多种机器学习组合预测模型，并根据平均C‑index值确定最优预测模型；根据最优预测模型对可选因子组合进行变量筛选和重要性评价，得到最优变量组合，引入risk score结合最优变量组合临床指标进行包含KM生存曲线、单因素Cox、多因素Cox和建立列线图预测几年生存率的生存分析。本发明解决了现有的临床特征难以评估骨肉瘤患者的真实情况的问题，能给骨肉瘤患者提供合适的高精度的能够纳入多种预后相关的变化因素的预测模型。

公开(公告)号：CN118134805A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410163526.5

申请日：2024-02-05

Applicant: 中国人民解放军总医院

Inventor： 陈媛媛 ,  何昆仑 ,  闫喜红 ,  尹成亮 ,  张宁

IPC: G06T5/77 ,  G06T11/40 ,  G06F17/15 ,  G06F17/16 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习数据补全算法的图像处理方法，包括：S10、获取输入计算机的待处理图像的像素矩阵；S20、基于所述像素矩阵中像素值已知的像素点下标，构建初始的补全矩阵、拉格朗日乘子；S30、基于拉格朗日函数模型，使用数据补全算法对所述补全矩阵和拉格朗日乘子进行多次迭代，求解所述拉格朗日函数模型的鞍点，得到最终的补全矩阵；其中，所述数据补全算法包括：基于原始对偶算法进行的每一次迭代过程，在得到初始的迭代结果后，计算校正步长，根据校正步长对初始的迭代结果进行变步长校正，得到该次迭代过程的校正的迭代结果，以提高计算机补全所述待处理图像的速度。本发明的方法提高了现有的数据补全方法的计算效率。