一种阑尾炎分类算法

专利2026-02-19  9


本发明涉及阑尾炎,具体为一种阑尾炎分类算法。


背景技术:

1、在腹部外科急症中,急性阑尾炎是最常见的一种。患急性阑尾炎的风险约为7%,约16.5%的阑尾变成坏疽、穿孔,并引起明显的腹膜炎。对于选定的无并发症阑尾炎患者来说,保守治疗是一种可行的治疗选择。几项随机试验比较了单纯抗生素治疗与手术治疗急性阑尾炎的疗效,并表明这两种治疗方案对于单纯性患者是安全有效的。不幸的是,急性阑尾炎患者出现复杂性阑尾炎的漏诊和延误诊断时,可能会导致多种并发症,如腹内脓肿、伤口感染、腹膜炎、败血症、小肠梗阻、尿潴留等。导致较高的发病率和死亡率。然而,化脓性阑尾炎和坏疽性阑尾炎患者的术前识别是一项艰巨的任务。针对以上问题,本课题设计了一种急性阑尾炎分类算法,该算法将用于分类急性化脓性阑尾炎和急性坏疽性阑尾炎,算法可以尽早分辨出患者阑尾炎种类,有助于医生制定更加精准的治疗方案,提前评估预后,并做好手术准备,避免延误诊断和治疗,减少因手术延误而导致的并发症和死亡率。


技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足,本发明提供了一种阑尾炎分类算法,具备提前性预知性等优点,解决了阑尾炎发病率的不可提前预知,导致手术延误产生死亡率的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现上述提前性预知性目的,本发明提供如下技术方案:一种阑尾炎分类算法,包括以下步骤:

5、步骤s1,采集数据,采集具体的患者急性阑尾炎患者数据,得到实际患者数据集,并将患者数据分为急性化脓性阑尾炎和急性坏疽性阑尾炎患者两个类型以及28项病例字段;

6、步骤s2,数据填充和清洗,将数据中28项病例字段取该特征的均值进行填充;

7、步骤s2.1,其中有个例并非数值,若特征中的值是‘<0.5’,按0.5处理;对剩下的文本型数据,没办法求均值,则取该特征中最多的值填充缺失值;

8、步骤s2.2,将文本型数据映射成数值型,如从住院到手术时间8h外科手术延迟时间中“小于”映射成“0”,“大于”映射成“1”,进行清洗数据,从清洗后的数据中选择合适的特征值;

9、步骤s3,计算范围值,通过使用参数网格,可以系统地探索不同的参数组合,从而找到svm模型最优的参数;

10、步骤s3.1,参数网格指定了三个参数:惩罚参数c、核函数的系数gamma和核函数类型kerne l,并分别给出了参数的候选取值范围;

11、步骤s3.2,c的候选取值为0.1、1、10和100,gamma的候选取值为0.1、0.01和0.001,kerne l的候选取值为'l i near'和'rbf';

12、步骤s3.3,使用gr idsearchcv函数来进行参数搜索,gr idsearchcv将会尝试所有的参数组合,对每一种组合进行交叉验证,并评估模型的性能;

13、步骤s4,验证算法,为了验证算法的准确性和鲁棒性,采用k折交叉验证技术对分类器进行评估;

14、步骤s4.1,将数据集分成10个相等的子集,然后依次选取其中一个子集作为验证集,其余的子集作为训练集;

15、步骤s4.2重复这个过程10次,每次都使用不同的验证集

16、步骤s4.3,根据10次验证的结果评估算法的性能。

17、优选的,所述步骤s1中的数据集,共有898例阑尾炎数据,其中,有急性化脓性阑尾炎数据450例,急性坏疽性阑尾炎数据448例。

18、优选的,步骤s2,28项病例字段包括姓名、性别、白细胞、中性粒细胞百分数、淋巴细胞百分数、单核细胞百分数、嗜酸性粒细胞百分数、血红蛋白、红细胞、血小板、crp。

19、优选的,步骤s2,其中白细胞缺少12条,中性粒细胞百分数缺少28条,淋巴细胞百分数缺少33条,单核细胞百分数缺少33条,嗜酸性粒细胞百分数缺少34条,血红蛋白缺少30条,红细胞缺少12条,血小板缺少30条,crp缺少245条,血葡萄糖缺少63条,尿素氮缺少43条,肌酐缺少43条,总胆红素缺少36条,从出现到拍片时间6h缺少3条,阑尾粪石缺少5条,疼痛到手术时间24h缺少3条,从住院到手术时间8h外科手术延迟时间缺少7条。

20、优选的,步骤s3中最佳参数值为c选10,gamma选0.01,kernel选'rbf'。

21、(三)有益效果

22、与现有技术相比,本发明提供了一种阑尾炎分类算法,具备以下有益效果:

23、1、该阑尾炎分类算法,该算法采用支持向量机进行分类,k折交叉验证技术进行准确度验证。该算法包括以下步骤:对898例阑尾炎数据进行数据清洗,通过参数网络选定最优参数后,采用支持向量机对选定特征值进行分类,并用k折交叉验证技术验证算法准确度。

24、2、本发明旨在提供一种创新的分类算法,用于分类急性化脓性阑尾炎和急性坏疽性阑尾炎。该算法的设计和实施可以有效提高急性阑尾炎分类效率和准确度,帮助医生指定更精准的治疗方案。



技术特征:

1.一种阑尾炎分类算法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种阑尾炎分类算法,其特征在于,所述步骤s1中的数据集,共有898例阑尾炎数据,其中,有急性化脓性阑尾炎数据450例,急性坏疽性阑尾炎数据448例。

3.根据权利要求1所述的一种阑尾炎分类算法,其特征在于,步骤s2,28项病例字段包括姓名、性别、白细胞、中性粒细胞百分数、淋巴细胞百分数、单核细胞百分数、嗜酸性粒细胞百分数、血红蛋白、红细胞、血小板、crp。

4.根据权利要求1所述的一种阑尾炎分类算法,其特征在于,步骤s2,其中白细胞缺少12条,中性粒细胞百分数缺少28条,淋巴细胞百分数缺少33条,单核细胞百分数缺少33条,嗜酸性粒细胞百分数缺少34条,血红蛋白缺少30条,红细胞缺少12条,血小板缺少30条,crp缺少245条,血葡萄糖缺少63条,尿素氮缺少43条,肌酐缺少43条,总胆红素缺少36条,从出现到拍片时间6h缺少3条,阑尾粪石缺少5条,疼痛到手术时间24h缺少3条,从住院到手术时间8h外科手术延迟时间缺少7条。

5.根据权利要求1所述的一种阑尾炎分类算法,其特征在于,步骤s3中最佳参数值为c选10,gamma选0.01,kernel选'rbf'。


技术总结
本发明涉及一种阑尾炎分类算法,属于阑尾炎领域,包括采集医院的数据,然后进行数据清洗和取值,然后在取值时惩罚参数C取10,核函数的系数gamma为0.01,和核函数类型kerne l”rbf”得到计算结果,进入验证将数据集分成10个相等的子集,然后依次选取其中一个子集作为验证集,其余的子集作为训练集,重复这个过程10次,每次都使用不同的验证集。该阑尾炎分类算法,该算法采用支持向量机进行分类,K折交叉验证技术进行准确度验证,通过参数网络选定最优参数后,采用支持向量机对选定特征值进行分类,并用K折交叉验证技术验证算法准确度。该算法的设计和实施可以有效提高急性阑尾炎分类效率和准确度,帮助医生指定更精准的治疗方案。

技术研发人员:陈士涵,陆小锋,夏建福,刘学锋
受保护的技术使用者:上海大学
技术研发日:
技术公布日:2024/6/26
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