公开(公告)号：CN118315043A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410306189.0

申请日：2024-03-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 陆柏益 ,  张妍淞 ,  黄钦乐 ,  王章铁 ,  陈诚 ,  黄伟素

IPC: G16H50/20 ,  G16H10/60 ,  G06V10/771 ,  G06V10/44 ,  G06V20/69 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N20/20 ,  G06N20/10 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的慢性炎症预测模型的构建方法及应用，属于机器学习应用领域。所述构建方法包括：首先获取慢性炎症个体的生物发光图像形成样本集；再提取炎症信号区域内的影像组学特征数据获得个体图像特征以及对应个体信息的数据集；然后以图像特征数据、图像采集时间、年龄为自变量，炎症严重程度为反应变量进行机器学习构建预测模型。本发明首次基于机器学习结合生物发光成像检测慢性炎症，能够显著提高预测效果，进而用于各种相关慢性疾病的早期诊断。