-
公开(公告)号：CN103198211B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201310074038.9
申请日：2013-03-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及2型糖尿病发病危险因素对血糖影响的定量分析方法，属于生物信息处理及医学领域。本发明首先使用C4.5和EM聚类算法实现重要发病危险因素的选择；再根据性别和年龄对全体人群进行划分，进而利用BP神经网络算法对细化人群进行敏感度计算，最终通过敏感度实现多因素对血糖影响的定量分析。与现有大量统计学方法相比，本发明采用数据挖掘方法，在充分考虑多因素之间相互影响的同时，在细化人群中实现多因素对血糖影响的定量分析，大大提高了定量分析的准确率，并可为个体发病的细化干预提供判定方法。本发明可对个体2型糖尿病发病进行干预指导，不仅可以预防或延缓发病，而且该方法可应用推广到其它疾病危险因素的定量分析。
-
公开(公告)号：CN103177088B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310074916.7
申请日：2013-03-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于EM聚类-BP神经网络的空缺数据弥补方法，属于生物医学技术领域。本发明首先采用处理不完全数据问题中很重要的迭代算法EM算法，通过EM聚类，将不同缺失数据划分到不同的簇中，完成初步弥补；然后通过BP神经网络方法对每个簇中的完全数据建模，并完成对各个簇中缺失数据的精确弥补。在一定程度上加强弥补算法对任意缺失机制的适用性，并提高弥补的准确性，可适用于生物医学空缺数据弥补领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102930163A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210431592.3
申请日：2012-11-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种2型糖尿病风险状态判定方法，属于生物医学技术领域。本方法使用EM聚类和C4.5分类提取影响2型糖尿病发病的关键属性，并将人群根据自身特点划分到不同聚类簇；根据关键属性提取结果和Logistic回归方法，结合代谢综合征和高危人群判定标准判定个人或人群风险状态。在获得影响2型糖尿病的关键属性的同时，考虑人群不同特点构造不同风险状态判定模型，提升模型的普适性和实用性，并满足实时处理及移动计算的需求；通过量化分析方法评价关键属性的作用程度，具有复杂度低、准确率高、划分风险状态详细的特点。
-
公开(公告)号：CN103198211A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310074038.9
申请日：2013-03-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及2型糖尿病发病危险因素对血糖影响的定量分析方法，属于生物信息处理及医学领域。本发明首先使用C4.5和EM聚类算法实现重要发病危险因素的选择；再根据性别和年龄对全体人群进行划分，进而利用BP神经网络算法对细化人群进行敏感度计算，最终通过敏感度实现多因素对血糖影响的定量分析。与现有大量统计学方法相比，本发明采用数据挖掘方法，在充分考虑多因素之间相互影响的同时，在细化人群中实现多因素对血糖影响的定量分析，大大提高了定量分析的准确率，并可为个体发病的细化干预提供判定方法。本发明可对个体2型糖尿病发病进行干预指导，不仅可以预防或延缓发病，而且该方法可应用推广到其它疾病危险因素的定量分析。
-
公开(公告)号：CN106203813A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610522157.X
申请日：2016-07-05
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06Q50/10
Abstract: 本发明涉及一种老年人生活自理能力量化计算方法，属于生物医学技术领域。本发明首先将生活自理能力划分为生活自理能力基线量化值和生活自理能力状态量化值，通过参考文献选择生活自理能力基本因素并计算生活自理能力基线量化值，应用Boruta算法量化属性对生活自理能力的影响程度，选择生活自理能力关键影响因素，采用逻辑回归模型，预测个体的生活自理概率，进而获得个体相对的生活自理概率并百分化为生活自理状态量化值；应用加权融合的方法综合计算生活自理能力量化值。实现对个体生活自理能力的评价并以百分制的形式反馈，可以体现个体个性化的特征,达到细致划分人群的目的，为个体的个性化干预提供指导意见。
-
公开(公告)号：CN103177088A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310074916.7
申请日：2013-03-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于EM聚类-BP神经网络的空缺数据弥补方法，属于生物医学技术领域。本发明首先采用处理不完全数据问题中很重要的迭代算法EM算法，通过EM聚类，将不同缺失数据划分到不同的簇中，完成初步弥补；然后通过BP神经网络方法对每个簇中的完全数据建模，并完成对各个簇中缺失数据的精确弥补。在一定程度上加强弥补算法对任意缺失机制的适用性，并提高弥补的准确性，可适用于生物医学空缺数据弥补领域。
-
公开(公告)号：CN103150611A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310073852.9
申请日：2013-03-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种II型糖尿病发病概率分层预测方法，属于生物信息处理技术领域。本发明首先对Ⅱ型糖尿病人群进行风险等级判定，然后对不同风险等级人群采用包装法进行属性选择，选择出关键发病危险属性；然后利用朴素贝叶斯算法，计算出个体初始发病概率；个体初始发病概率与单步转移矩阵构建马尔可夫链，从而建立针对不同风险等级人群的Ⅱ型糖尿病发病概率预测系统。与现有技术相比，本发明在进一步提升II型糖尿病发病概率预测准确率的同时，可以根据不同个体输入的数据选择对应风险等级的预测模型，预测多年内的发病概率，处理速度快。能够达到对Ⅱ型糖尿病早发现、早重视、提前干预，降低（或延缓）Ⅱ型糖尿病发生的目的。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.018 seconds)
