公开(公告)号：CN116936111A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310775181.4

申请日：2023-06-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 闫澍 ,  贾晓晶 ,  贾惠钧 ,  周菲 ,  陈睿 ,  薛舒予 ,  王甜甜

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06F16/9536 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的宫颈癌预后情况预测方法，该方法包括获取影像学特征、获取统计学特征、建立宫颈癌预后情况预测模型、预测宫颈癌预后情况，本发明属于宫颈癌预后技术领域，具体是指一种基于机器学习的宫颈癌预后情况预测方法，本方案采用机器学习的方法来提取进行宫颈癌预后情况预测时所需特征，机器学习可以分析大规模的影像学数据，并提取出与预后预测相关的特征信息，提高模型的准确性，采用基于机器学习的预后情况预测方法，提高了模型应用于实际场景的能力，提高了模型的泛用性，采用协同过滤算法，分析治疗方案间相似性，去除了冗余特征的干扰，具有较好的针对性和契合度。