CN117727452B 宫颈细胞高级别病变风险预测方法及系统 （明兰世迦(北京)医疗科技有限公司）_第1页
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文档简介

司本发明提出了一种宫颈细胞高级别病变风到第一预测结果、第二预测结果及第三预测结该方法通过整合多种宫颈化验数据综合评估宫2S4、根据第一关联度计算规则计算原始训练数据中S8、借助所述基础验证预测结果对S6训练的所述数据脱敏处理为按照各数据字段的脱敏等级对应的脱敏策略所述第一分析模型、第二分析模型及第三分析模型均为基于机器学3所述模型训练模块，包括第一预测模型、第二预测模型、第三预测模型S4、根据第一关联度计算规则计算原始训练数据中S8、借助所述基础验证预测结果对S6训练的45[0002]宫颈癌的发病过程通常经历了长期的癌前病变阶段，即6[0027](3)在进行数据处理和分析时，将基础模型的输出数据和与目标高度相关的原始[0028](4)通过保留原始数据中的有效数据，可以确保模型能够在更大的数据空间中进[0030]上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚78[0056]所述TCT化验数据为TCT检查结果，具体包括以下指标值：NILM(NegativeforIntraepithelialLesionorMalignancy)、ASC_US(AtypicalSquamousCellsofUndeterminedSignificance)、ASC_H(AtypicalSquamousCells_High_grade)、LSIL(Low_gradeSquamousIntraepithelialLesion)、HSIL(High_gradeSquamousIntraepithelialLesion)、SCC(SquamousCellCarcinoma)、AGC_NOS(AtypicalGlandularCells_NotOtherwiseSpecified)、CGIN(CervicalGlandular[0060](2)通过文字识别算法对TCT化验报告图片进行文字识别，获得TCT化验报告识别[0062]所述HPV亚型化验数据的收集步骤与TCT化验数据的收集步骤相同，在此不再赘[0069]作为一种实施例，所述第四预测结果由预测分类结果数据及结果置信度数据组[0070]所述预测分类结果数据为整数类型，用于表示是否对患者需要进行宫颈活检采9据具体应用场景的需求来平衡预测的准确性和灵敏度，从而实现个性化的风险预测和干[0089]对所有特征类型按照关联度排序，选择关联度排名前N位的特征类型作为关键特然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些

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