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基于多维高斯分布贝叶斯分类的癌症复发预测系统

发布时间: 2022-10-10

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 合作开发
成果类型： 发明专利
行业领域：
电子信息技术,通信技术
成果介绍
本发明设计一种基于多维高斯分布贝叶斯分类的癌症复发预测系统。该系统利用预处理模块、训练模块和贝叶斯分类器实现癌症复发的预测。预处理模块对训练集进行数据清洗并生成类向量数据集;训练模块首先计算两个类属性先验概率，然后利用pearson相关系数将数据属性分成与类属性关联度紧密的类数据属性集合和与类属性关联度稀疏的两类数据属性集合。
成果亮点
两类数据属性集合分别利用多维高斯分布和一维高斯分布来计算相应的概率:贝叶斯分类器将两者概率及类别的先验概率联合共同作为数据属干每个类的概率，并据此判别癌症的分类测试结果。本发明提高了癌症是否复发的预测准确率。本发明基于多维高斯分布贝叶斯分类的癌症复发预测方法以及乳腺癌复发预测为列，但不局限于此。
团队介绍
吉林大学通信工程学院李玲教授科研团队
成果资料
产业化落地方案
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成果综合评价报告

评价单位：- (-) 评价时间：2022-11-05

冯继威

重庆理工大学

教授

综合评价

本发明涉及一种基于多维高斯分布贝叶斯分类的癌症复发预测系统,该系统的包括预处理模块,训练模块和贝叶斯分类器;预处理模块对训练集进行数据清洗并生成类向量数据集;训练模块首先计算两个类属性先验概率,然后利用pearson相关系数将数据属性分成与类属性关联度紧密的类数据属性集合和与类属性关联度稀疏的II类数据属性集合,两类数据属性集合分别利用多维高斯分布和一维高斯分布来计算相应的概率;贝叶斯分类器将两者概率及类别的先验概率联合共同作为数据属于每个类的概率,并据此判别癌症的分类测试结果.本发明提高了癌症是否复发的预测准确率.
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