CN110070942A - 一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，由任务输入模块、数据处理模块和输出结果模块组成，数据处理模块包括梯度提升树模型模块和数据库，任务输入模块、梯度提升树模型模块、输出结果模块依次连接，梯度提升树模型模块包括第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型和第三梯度提升树模型，第一梯度提升树模型用于预测测试样本患慢性肝病的概率，第二梯度提升树模型用于预测测试样本患肝硬化与肝纤维化的概率，第三梯度提升树模型用于预测测试样本肝纤维化所处分期。本发明旨在实现通过四项指标预测目标患者患慢性肝病、肝纤维化和肝硬化的风险概率，以及预测患者肝纤维化所处分期，为临床医生的诊断及治疗提供依据。

Description

一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统
技术领域
本发明涉及慢性肝病风险测试领域，具体涉及一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统。
背景技术
肝纤维化是指各种致病因子导致肝内结缔组织增生，如果致病因素不能移除，肝纤维化会进展为肝硬化。肝硬化是指一种或多种致病因子导致肝内持续性肝损坏，病理变化包括肝细胞大面积死亡、残存肝细胞结节状增生及假小叶的形成。临床上肝硬化早期无明显表现，中晚期可表现为腹水、肝癌、上消化道出血、肝性脑病等症状，严重影响患者生活质量。
临床上对于肝纤维化及肝硬化的诊断主要是通过B超、CT的临床影像学等检查，其中肝穿刺活检等病理学检查是肝硬化和肝纤维化及分期检验的金标准，主要通过穿刺活检获得肝组织进行相应的病理分析，该操作假阴性较高，而且会带给病人心理和生理上的痛苦。
近些年，各种疾病数据库出现及海量的疾病样本信息的收录，通过这些海量的信息，选用合适的疾病诊断模型构建的方法，对于这些很难通过常规检测手段诊断的疾病的诊断提供了可能。
发明内容
本发明的目的在于克服现有诊断技术的不足，提供一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，旨在实现通过四项指标预测目标患者患慢性肝病、肝纤维化和肝硬化的风险概率，以及预测患者患有轻度肝纤维化和重度肝纤维化的风险概率，为临床医生的诊断及治疗提供依据。
本发明的技术方案如下：一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，该系统是由任务输入模块、数据处理模块和输出结果模块三部分组成，所述数据处理模块包括梯度提升树模型模块和数据库，所述任务输入模块、梯度提升树模型模块、输出结果模块依次连接，所述数据库与梯度提升树模型模块相连，所述梯度提升树模型模块包括第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型和第三梯度提升树模型，所述第一梯度提升树模型用于预测测试样本患慢性肝病的概率，第二梯度提升树模型用于预测测试样本患肝硬化与肝纤维化的概率，第三梯度提升树模型用于预测测试样本肝纤维化所处分期，所述任务输入模块用于输入测试样本基础信息，所述测试样本基本信息依次通过所述第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型和第三梯度提升树模型测试后，最后通过所述输出结果模块呈现预测结果；所述第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型、第三梯度提升树模型的构建是基于一种迭代的决策回归树算法，该决策回归树算法是由多颗决策树组成，所有决策树的结论累计获得最终结果后，生成多颗回归树，每颗回归树都是从之前所有决策树的残差中学习训练出来，利用的是决策树中损失函数的负梯度值作为决策回归树算法中的残差的近似值，进而拟合一棵提升回归树，通过所述提升回归树生成梯度提升树模型。
在上述技术方案，所述第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型、第三梯度提升树模型的构建过程，包括从数据库中提取多个数据库样本，每个数据库样本中含有多个特征，采用随机有放回的选择数据库样本来构造出多个训练集和至少一个测试集，所述多个训练集分别通过一决策树输出待检样本结果，再经过待检样本结果投票后得出待检样本最终结果，最后根据所述待检样本最终结果生成多颗回归树。
在上述技术方案，该慢性肝病风险评估系统采用分层诊断；当所述第一梯度提升树模型所预测测试样本患慢性肝病的概率大于正常概率时，进一步进入到所述第二梯度提升树模型进行测试，所述输出结果模块包含有预测测试样本患慢性肝病的概率以及测试样本患肝硬化与肝纤维化的概率；当所述第二梯度提升树模型所预测测试样本中患肝纤维化的概率大于患肝硬化的概率，进一步进入到所述第三梯度提升树模型进行测试，所述输出结果模块包括有预测测试样本患肝硬化与患肝纤维化的概率，以及所处肝纤维化分期的概率。
在上述技术方案，所述慢性肝病、肝硬化、肝纤维化、纤维化所处分期的概率结果均以饼图的形式输出。
在上述技术方案，可通过所述输出结果模块查询所测试样本的信息及结果的历史记录。
在上述技术方案，所述任务输入模块通过相应界面输入单个测试样本信息，也可通过excel表格导入多个测试样本信息，进行多个样本预测。
在上述技术方案，所述测试样本基础信息包括样本编号、样本姓名、样本年龄、血清天冬氨酸氨基转移酶含量、血清丙氨酸氨基转移酶含量、血小板计数六项基本信息。
在上述技术方案，所述任务输入模块仅适用于患者年龄大于18岁的测试样本。
相对于现有技术，本发明的有益效果在于：1、本发明通过四项常用的临床指标，预测测试样本患慢性肝病、肝纤维化和肝硬化的风险概率，以及预测患者患有轻度肝纤维化和重度肝纤维化的风险概率，为临床医生的诊断及治疗提供依据；2、采用服务器-浏览器模式，网页界面友好，操作简单，实现了一键式快速分析；3、采用自建数据库构建提升树模型，该数据库样本量庞大且信息完备，所构建的预测模型预测性能准确、可靠；4、可批量、快速预测大量样本并输出结果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统框图；
图2为本发明的模型构造框图；
图3为本发明所述决策回归树算法的方法步骤图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例
请参阅图1，本发明提供一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，该系统是由任务输入模块、数据处理模块和输出结果模块三部分组成，数据处理模块包括梯度提升树模型模块和数据库，任务输入模块、梯度提升树模型模块、输出结果模块依次连接，数据库与梯度提升树模型模块相连。
进一步地，所述梯度提升树模型模块包括第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型和第三梯度提升树模型，第一梯度提升树模型用于预测测试样本患慢性肝病的概率，第二梯度提升树模型用于预测测试样本患肝硬化与肝纤维化的概率，第三梯度提升树模型用于预测测试样本肝纤维化所处分期，（轻度肝纤维化和重度肝纤维化），工作原理：通过任务输入模块用于输入测试样本基础信息，测试样本基本信息依次通过第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型和第三梯度提升树模型测试后，最后通过输出结果模块呈现预测结果，所述慢性肝病、肝硬化、肝纤维化、纤维化所处分期的概率结果均以饼图的形式输出，从而可以直观的看到受试者的健康状况。
所述测试样本基础信息包括样本编号、样本姓名、样本年龄、血清天冬氨酸氨基转移酶含量、血清丙氨酸氨基转移酶含量、血小板计数六项基本信息。仅适用于患者年龄大于18岁的测试样本。
所述任务输入模块通过相应界面输入单个测试样本信息，也可通过excel表格导入多个测试样本信息，进行多个样本预测。可通过输出结果模块查询所测试样本的信息及结果的历史记录。
本实施例，采用服务器-浏览器模式，网页界面友好，操作简单，实现了一键式快速分析。
具体的模型构造方式，请参阅图2，所述第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型、第三梯度提升树模型的构建是基于一种迭代的决策回归树算法，该决策回归树算法是由多颗决策树组成，所有决策树的结论累计获得最终结果后，生成多颗回归树，每颗回归树都是从之前所有决策树的残差中学习训练出来，利用的是决策树中损失函数的负梯度值作为决策回归树算法中的残差的近似值，进而拟合一棵提升回归树，通过提升回归树生成梯度提升树模型。
所述第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型、第三梯度提升树模型的构建过程，包括从数据库中提取多个数据库样本，每个数据库样本中含有多个特征，采用随机有放回的选择数据库样本来构造出多个训练集和至少一个测试集，所述多个训练集分别通过一决策树输出待检样本结果，再经过待检样本结果投票后得出待检样本最终结果，最后根据所述待检样本最终结果生成多颗回归树。
所述决策回归树算法的具体方法步骤如图3所示。
该慢性肝病风险评估系统采用分层诊断：当第一梯度提升树模型所预测测试样本患慢性肝病的概率大于正常概率时，进一步进入到第二梯度提升树模型进行测试，输出结果模块包含有预测测试样本患慢性肝病的概率以及测试样本患肝硬化与肝纤维化的概率；当第二梯度提升树模型所预测测试样本中患肝纤维化的概率大于患肝硬化的概率，进一步进入到第三梯度提升树模型进行测试，输出结果模块包括有预测测试样本患肝硬化与患肝纤维化的概率，以及所处肝纤维化分期的概率。
综上所述，本发明仅需通过年龄、血清天冬氨酸氨基转移酶含量、血清丙氨酸氨基转移酶含量、血小板计数这四项常用的临床指标，预测测试样本患慢性肝病、肝纤维化和肝硬化的风险概率，以及预测患者患有轻度肝纤维化和重度肝纤维化的风险概率，为临床医生的诊断及治疗提供依据。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：该系统是由任务输入模块、数据处理模块和输出结果模块三部分组成，所述数据处理模块包括梯度提升树模型模块和数据库，所述任务输入模块、梯度提升树模型模块、输出结果模块依次连接，所述数据库与梯度提升树模型模块相连，所述梯度提升树模型模块包括第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型和第三梯度提升树模型，所述第一梯度提升树模型用于预测测试样本患慢性肝病的概率，第二梯度提升树模型用于预测测试样本患肝硬化与肝纤维化的概率，第三梯度提升树模型用于预测测试样本肝纤维化所处分期，所述任务输入模块用于输入测试样本基础信息，所述测试样本基本信息依次通过所述第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型和第三梯度提升树模型测试后，最后通过所述输出结果模块呈现预测结果；所述第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型、第三梯度提升树模型的构建是基于一种迭代的决策回归树算法，该决策回归树算法是由多颗决策树组成，所有决策树的结论累计获得最终结果后，生成多颗回归树，每颗回归树都是从之前所有决策树的残差中学习训练出来，利用的是决策树中损失函数的负梯度值作为决策回归树算法中的残差的近似值，进而拟合一棵提升回归树，通过所述提升回归树生成梯度提升树模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：所述第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型、第三梯度提升树模型的构建过程，包括从数据库中提取多个数据库样本，每个数据库样本中含有多个特征，采用随机有放回的选择数据库样本来构造出多个训练集和至少一个测试集，所述多个训练集分别通过一决策树输出待检样本结果，再经过待检样本结果投票后得出待检样本最终结果，最后根据所述待检样本最终结果生成多颗回归树。
3.根据权利要求1所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：该慢性肝病风险评估系统采用分层诊断；当所述第一梯度提升树模型所预测测试样本患慢性肝病的概率大于正常概率时，进一步进入到所述第二梯度提升树模型进行测试，所述输出结果模块包含有预测测试样本患慢性肝病的概率以及测试样本患肝硬化与肝纤维化的概率；当所述第二梯度提升树模型所预测测试样本中患肝纤维化的概率大于患肝硬化的概率，进一步进入到所述第三梯度提升树模型进行测试，所述输出结果模块包括有预测测试样本患肝硬化与患肝纤维化的概率，以及所处肝纤维化分期的概率。
4.根据权利要求3所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：所述慢性肝病、肝硬化、肝纤维化、纤维化所处分期的概率结果均以饼图的形式输出。
5.根据权利要求4所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：可通过所述输出结果模块查询所测试样本的信息及结果的历史记录。
6.根据权利要求1所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：所述任务输入模块通过相应界面输入单个测试样本信息，也可通过excel表格导入多个测试样本信息，进行多个样本预测。
7.根据权利要求1或6所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：所述测试样本基础信息包括样本编号、样本姓名、样本年龄、血清天冬氨酸氨基转移酶含量、血清丙氨酸氨基转移酶含量、血小板计数六项基本信息。
8.根据权利要求7所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：所述任务输入模块仅适用于患者年龄大于18岁的测试样本。
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