CN110718299B - 一种患肝癌风险等级快速预测装置 - Google Patents

一种患肝癌风险等级快速预测装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种患肝癌风险等级快速预测装置，主要包括数据采集模块、数据库、数据处理模块和风险评估模块。数据采集模块采集测试者基本数据，并将测试者基本数据存储到数据库的初步数据矩阵P。数据处理模块调取并处理数据库中的初步数据矩阵P，得到样本数据矩阵P′，并输入到风险评估模块中。风险评估模块存储有肝癌风险评估模型。肝癌风险评估模型对样本数据矩阵P′进行处理，输出风险评估结果y。本发明保证了肝癌风险预测的可靠性。

Description

一种患肝癌风险等级快速预测装置
技术领域
本发明涉及风险检测领域，具体是一种患肝癌风险等级快速预测装置。
背景技术
目前，国内外对于长期吸烟、肥胖、患有一些肝脏疾病等可能导致的肝癌发现风险已经有成熟的实证数据；并通过影像学(超声、CT、MRI)为肝癌的定位诊断也提供了可靠的依据，尤其数据挖掘技术也逐渐帮助机器有效地诊断疾病。
但在市场上，没有直接将中国人群的生活饮食习惯等与肝癌发生率直接关联的产品和技术，而通过临床确定的癌症往往已经发生不可逆转的病变，且检验过程和周期较长，医疗负担较大，不利于人群的健康保护。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的问题。
为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，一种患肝癌风险等级快速预测装置，主要包括数据采集模块、数据库、数据处理模块、风险评估模块和计算机可读介质。
所述数据采集模块采集测试者基本数据，并将测试者基本数据存储到数据库的初步数据矩阵P。
所述测试者基本数据主要包括测试者特征数据和肝癌风险数据。
所述初步数据矩阵P如下所示：
Figure BDA0002189993310000011
式中，ANα为初步数据矩阵P中元素。矩阵P的列下标为特征类别序号。行下标为测试者编号。α为测试者特征数据类别总数。
初步数据矩阵P中元素下标存储在标签矩阵B中。
所述测试者特征数据主要包括身高、体重、每周饮食摄入量和既往病史数值化结果。既往病史数值化的标准为：判断既往疾病影响风险评估结果的概率，若概率大于50％，则将测试者基本数据数值化为2，相反，则将测试者基本数据数值化为1。
所述数据处理模块调取并处理数据库中的初步数据矩阵P，得到样本数据矩阵P′，并输入到风险评估模块中。
所述数据处理模块处理数据库中的初步数据矩阵P的主要步骤如下：
1)判断初步数据矩阵P第g行是否缺失元素，若是，则删除第g行和标签矩阵B中与第g行元素下标相同的元素。若否，则保留第g行元素。g初始值为1。
2)令g＝g+1，并返回步骤1，直至g＝N+1。
3)基于步骤1和步骤2，建立更新后的初步数据矩阵P*。
4)利用近邻成分分析算法(NCA)提取初步数据矩阵P*中影响患肝癌风险最高的β个特征，并建立样本数据矩阵P′。β≤α,M≤N。
样本数据矩阵P′如下所示：
Figure BDA0002189993310000021
所述风险评估模块存储有肝癌风险评估模型。
建立肝癌风险评估模型的主要步骤如下：
1)随机提取样本数据矩阵P′中的c行数据构成训练样本矩阵C。
随机提取训练样本数据矩阵P′中的d行数据构成测试样本矩阵D。
2)确定SVM的目标函数，即：
fw,b(xi)＝wT·xi+b。 (3)
式中，w为权重。b为偏置。xi为训练样本，即训练样本矩阵C中的第i行元素。xi对应的标签矩阵记为Bi。i＝1,2,...,c。
其中，当fw,b(xi)>0时，yi＝1。当fw,b(xi)<0时，yi＝-1。yi为第i位测试者的患肝癌风险等级类别。
3)计算空间中任意样本xi到目标函数的距离r，即：
Figure BDA0002189993310000031
两个异类支持向量到超平面的距离之和margin如下所示：
Figure BDA0002189993310000032
4)确定SVM的约束条件，即：
Figure BDA0002189993310000033
yi(w·xi+b)-1≥0
5)利用拉格朗日乘子ai≥0构造拉格朗日函数，即：
Figure BDA0002189993310000034
式中，a为待调整参数。
6)基于公式7，将公式6简化如下：
Figure BDA0002189993310000035
7)基于步骤1至6，建立肝癌风险评估模型。
8)将训练样本矩阵C和标签矩阵Bi输入到公式8中，完成肝癌风险评估模型的参数调整。所述参数主要包括权重w和、偏置b和待调整参数a。
9)将测试样本矩阵D和标签矩阵Bj输入到调整自学习参数后的肝癌风险评估模型中，计算肝癌风险模型的预测准确率P，即：
Figure BDA0002189993310000036
式中，TP为模型正确预测的样本数；FP为模型错误预测的样本数。
肝癌风险评估模型根据预测误差率调整肝癌风险评估模型的参数。
所述肝癌风险评估模型对样本数据矩阵P′进行处理，输出风险评估结果y。风险评估结果y＝0表示无高风险，风险评估结果y＝1表示高风险。
所述计算机可读介质内写入数据库所有数据。
本发明的技术效果是毋庸置疑的，本发明直接采集病人的日常生活习惯、饮食习惯、以往病史等数据进行患肝癌风险等级预测，在节省医疗资源的同时，保证肝癌风险预测的可靠性。本发明提高了检验速度，具有较强的易用性和实用性。
附图说明
图1为本发明装置示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。
实施例1：
参见图1，一种患肝癌风险等级快速预测装置，主要包括数据采集模块、数据库、数据处理模块、风险评估模块和计算机可读介质。
所述数据采集模块采集测试者基本数据，并将测试者基本数据存储到数据库的初步数据矩阵P。
所述测试者基本数据主要包括测试者特征数据和肝癌风险数据。
所述初步数据矩阵P如下所示：
Figure BDA0002189993310000041
式中，ANα为初步数据矩阵P中元素。矩阵P的列下标为特征类别序号。行下标为测试者编号。α为测试者特征数据类别总数。
初步数据矩阵P中元素下标存储在标签矩阵B中。
所述测试者特征数据主要包括身高、体重、每周饮食摄入量和既往病史数值化结果。
既往病史数值化的标准为：判断既往疾病影响风险评估结果的概率，若概率大于50％，则将测试者基本数据数值化为2，相反，则将测试者基本数据数值化为1。
所述肝癌风险数据由专家打分法得到。
所述数据处理模块调取并处理数据库中的初步数据矩阵P，得到样本数据矩阵P′，并输入到风险评估模块中。
所述数据处理模块处理数据库中的初步数据矩阵P的主要步骤如下：
1)判断初步数据矩阵P第g行是否缺失元素，若是，则删除第g行和标签矩阵B中与第g行元素下标相同的元素。若否，则保留第g行元素。g初始值为1。
2)令g＝g+1，并返回步骤1，直至g＝N+1。
3)基于步骤1和步骤2，建立更新后的初步数据矩阵P*。
4)利用近邻成分分析算法提取初步数据矩阵P*中影响患肝癌风险最高的β个特征，并建立样本数据矩阵P′。β≤α,M≤N。
样本数据矩阵P′如下所示：
Figure BDA0002189993310000051
所述风险评估模块存储有肝癌风险评估模型。
建立肝癌风险评估模型的主要步骤如下：
1)随机提取样本数据矩阵P′中的c行数据构成训练样本矩阵C。
随机提取训练样本数据矩阵P′中的d行数据构成测试样本矩阵D。
2)确定SVM(支持向量机)的目标函数，即：
fw,b(xi)＝wT·xi+b。 (3)
式中，w为权重。b为偏置。xi为训练样本，即训练样本矩阵C中的第i行元素。xi对应的标签矩阵记为Bi。i＝1,2,...,c。上标T表示转置。
其中，当fw,b(xi)>0时，yi＝1。当fw,b(xi)<0时，yi＝-1。yi为第i位测试者的患肝癌风险等级类别。
3)计算空间中任意样本xi到目标函数的距离r，即：
Figure BDA0002189993310000052
线性分类器SVM基于训练样本在二维空间中找到一个超平面来分开二类样本，超平面即为目标函数fw,b(xi)。两个异类支持向量也即fw,b(xi)>0对应的向量和fw,b(xi)<0对应的向量。
两个异类支持向量到超平面的距离之和margin(也即两个异类支持向量的间隔)如下所示：
Figure BDA0002189993310000061
4)确定SVM的约束条件，即：
Figure BDA0002189993310000062
yi(w·xi+b)-1≥0
5)利用拉格朗日乘子ai≥0构造拉格朗日函数，即：
Figure BDA0002189993310000063
式中，a为待调整参数。
6)基于公式7，将公式6简化如下：
Figure BDA0002189993310000064
7)基于步骤1至6，建立肝癌风险评估模型。
8)将训练样本矩阵C和标签矩阵Bi输入到公式8中，完成肝癌风险评估模型的参数调整。所述参数主要包括权重w和、偏置b和待调整参数a。
9)将测试样本矩阵D和标签矩阵Bj输入到调整自学习参数后的肝癌风险评估模型中，计算肝癌风险模型的预测准确率P，即：
Figure BDA0002189993310000065
式中，TP为模型正确预测的样本数；FP为模型错误预测的样本数。
肝癌风险评估模型根据预测准确率调整肝癌风险评估模型的参数。
所述肝癌风险评估模型对样本数据矩阵P′进行处理，输出风险评估结果y。风险评估结果y＝0表示无高风险，风险评估结果y＝1表示高风险。
所述计算机可读介质内写入数据库所有数据，并实时更新。
实施例2：
一种患肝癌风险等级快速预测装置，主要包括数据采集模块、数据库、数据处理模块和风险评估模块。
所述数据采集模块采集测试者基本数据，并将测试者基本数据存储到数据库的初步数据矩阵P。
所述数据处理模块调取并处理数据库中的初步数据矩阵P，得到样本数据矩阵P′，并输入到风险评估模块中。
所述风险评估模块存储有肝癌风险评估模型。
所述肝癌风险评估模型对样本数据矩阵P′进行处理，输出风险评估结果y。风险评估结果y＝0表示无高风险，风险评估结果y＝1表示高风险。
实施例3：
一种患肝癌风险等级快速预测装置，主要结构同实施例2，其中，建立肝癌风险评估模型的主要步骤如下：
1)随机提取样本数据矩阵P′中的c行数据构成训练样本矩阵C。
随机提取训练样本数据矩阵P′中的d行数据构成测试样本矩阵D。
2)确定SVM的目标函数，即：
fw,b(xi)＝wT·xi+b。 (1)
式中，w为权重。b为偏置。xi为训练样本，即训练样本矩阵C中的第i行元素。xi对应的标签矩阵记为Bi。i＝1,2,...,c。
其中，当fw,b(xi)>0时，yi＝1。当fw,b(xi)<0时，yi＝-1。yi为第i位测试者的患肝癌风险等级类别。
3)计算空间中任意样本xi到目标函数的距离r，即：
Figure BDA0002189993310000071
两个异类支持向量到超平面的距离之和margin如下所示：
Figure BDA0002189993310000072
4)确定SVM的约束条件，即：
Figure BDA0002189993310000073
yi(w·xi+b)-1≥0
5)利用拉格朗日乘子ai≥0构造拉格朗日函数，即：
Figure BDA0002189993310000081
式中，a为待调整参数。
6)基于公式7，将公式6简化如下：
Figure BDA0002189993310000082
7)基于步骤1至6，建立肝癌风险评估模型。
8)将训练样本矩阵C和标签矩阵Bi输入到公式8中，完成肝癌风险评估模型的参数调整。所述参数主要包括权重w和、偏置b和待调整参数a。
9)将测试样本矩阵D和标签矩阵Bj输入到调整自学习参数后的肝癌风险评估模型中，计算肝癌风险模型的预测准确率P，即：
Figure BDA0002189993310000083
式中，TP为模型正确预测的样本数；FP为模型错误预测的样本数；
肝癌风险评估模型根据预测准确率调整肝癌风险评估模型的参数。
实施例4：
一种患肝癌风险等级快速预测装置，主要结构同实施例2，其中，所述初步数据矩阵P如下所示：
Figure BDA0002189993310000084
式中，ANα为初步数据矩阵P中元素。矩阵P的列下标为特征类别序号。行下标为测试者编号。α为测试者特征数据类别总数。
初步数据矩阵P中元素下标存储在数据类别列表矩阵B中。
实施例5：
一种患肝癌风险等级快速预测装置，主要结构同实施例2，其中，所述数据处理模块处理数据库中的初步数据矩阵P的主要步骤如下：
1)判断初步数据矩阵P第g行是否缺失元素，若是，则删除第g行和标签矩阵B中与第g行元素下标相同的元素。若否，则保留第g行元素。g初始值为1。
2)令g＝g+1，并返回步骤1，直至g＝N+1。
3)基于步骤1和步骤2，建立更新后的初步数据矩阵P*。
4)利用近邻成分分析算法提取初步数据矩阵P*中影响患肝癌风险最高的β个特征，并建立样本数据矩阵P′。β≤α,M≤N。
样本数据矩阵P′如下所示：
Figure BDA0002189993310000091
实施例6：
一种验证患肝癌风险等级快速预测装置的实验，将50610位测试者的121个特征数据输入到患肝癌风险等级快速预测装置中，得到初步数据矩阵。
对所述初步数据矩阵进行筛选，得到49076条有效数据，并利用近邻成分分析(NCA)算法从初步数据矩阵提取影响患肝癌风险最高的14个特征，如下表所示：
表1影响患肝癌风险最高的14个特征
Figure BDA0002189993310000092
将这些影响肝癌最高的特征所在P中的列组成样本数据矩阵P'。初步检测数据矩阵P'如下所示：
Figure BDA0002189993310000093
将样本数据矩阵P'输入到风险评估模块中，得到风险预测结果。

Claims (2)

1.一种患肝癌风险等级快速预测装置，其特征在于，包括数据采集模块、数据库、数据处理模块和风险评估模块；
所述数据采集模块采集测试者基本数据，并将测试者基本数据存储到数据库的初步数据矩阵P；
所述数据处理模块调取并处理数据库中的初步数据矩阵P，得到样本数据矩阵P′，并输入到风险评估模块中；
所述风险评估模块存储有肝癌风险评估模型；
所述肝癌风险评估模型对样本数据矩阵P′进行处理，输出风险评估结果y；风险评估结果y＝0表示无高风险，风险评估结果y＝1表示高风险；
所述测试者基本数据包括测试者特征数据和肝癌风险数据；
所述测试者特征数据包括身高、体重、每周饮食摄入量和既往病史数值化结果；
既往病史数值化的标准为：判断既往疾病影响风险评估结果的概率，若概率大于50％，则将测试者基本数据数值化为2，相反，则将测试者基本数据数值化为1；
所述初步数据矩阵P如下所示：
式中，ANα为初步数据矩阵P中元素；矩阵P的列下标为特征类别序号；行下标为测试者编号；α为测试者特征数据类别总数；
初步数据矩阵P中元素下标存储在标签矩阵B中；
所述数据处理模块处理数据库中的初步数据矩阵P的步骤如下：
I)判断初步数据矩阵P第g行是否缺失元素，若是，则删除第g行和标签矩阵B中与第g行元素下标相同的元素；若否，则保留第g行元素；g初始值为1；
II)令g＝g+1，并返回步骤I)，直至g＝N+1；
III)基于步骤I)和步骤II)，建立更新后的初步数据矩阵P*；
IV)利用近邻成分分析算法提取初步数据矩阵P*中影响患肝癌风险最高的β个特征，并建立样本数据矩阵P′；β≤α,M≤N；
样本数据矩阵P′如下所示：
建立肝癌风险评估模型的步骤如下：
1)随机提取样本数据矩阵P′中的c行数据构成训练样本矩阵C；
随机提取训练样本数据矩阵P′中的d行数据构成测试样本矩阵D；
2)确定SVM的目标函数fw,b(xi)，即：
fw,b(xi)＝wT·xi+b； (3)
式中，w为权重；b为偏置；xi为训练样本，即训练样本矩阵C中的第i行元素；xi对应的标签矩阵记为Bi；i＝1,2,...,c；
其中，当fw,b(xi)>0时，yi＝1；当fw,b(xi)<0时，yi＝-1；yi为第i位测试者的患肝癌风险等级类别；
3)计算空间中任意样本xi到目标函数的距离r，即：
两个异类支持向量到超平面的距离之和margin如下所示：
4)确定SVM的约束条件，即：
5)利用拉格朗日乘子ai≥0构造拉格朗日函数，即：
式中，a为待调整参数；
6)基于公式7，将公式6简化如下：
7)基于步骤1至6，建立肝癌风险评估模型；
8)将训练样本矩阵C和标签矩阵Bi输入到公式8中，完成肝癌风险评估模型的参数调整；所述参数包括权重w和、偏置b和待调整参数a；
9)将测试样本矩阵D和标签矩阵Bj输入到调整自学习参数后的肝癌风险评估模型中，计算肝癌风险模型的预测准确率P，即：
式中，TP为模型正确预测的样本数；FP为模型错误预测的样本数。
2.根据权利要求1所述的一种患肝癌风险等级快速预测装置，其特征在于，还包括计算机可读介质；
所述计算机可读介质内写入数据库所有数据。
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