【技术实现步骤摘要】
老年人群老年痴呆病风险预测方法
本专利技术涉及机器学习
，具体涉及一种老年人群老年痴呆病风险预测方法。
技术介绍
近年来，全球的老年化趋势日益严重，而在老年人群众，老年痴呆病，即阿尔兹海默症肆虐，并且目前并没有有效的根治方式，只能对其进行早期的预防措施。因此，亟需提出一种能够方便准确地预测出老年痴呆病风险的技术方案。
技术实现思路
本专利技术为解决上述技术问题，提供了一种老年人群老年痴呆病风险预测方法，能够方便准确地预测老年痴呆病风险。本专利技术采用的技术方案如下：一种老年人群老年痴呆病风险预测方法，包括以下步骤：获取大脑检测样本数据集，并对所述大脑检测样本数据集进行预处理；通过SVM算法对预处理后的大脑检测样本数据进行多个维度的特征提取；通过所提取的特征对神经网络进行训练，以得到老年痴呆病风险预测模型；获取待预测大脑检测数据，并将所述待预测大脑检测数据输入所述老年痴呆病风险预测模型，以实现老年痴呆病风险预测。通过交互式web实施所述老年人群老年痴呆病风险预测方法。所...
【技术保护点】
1.一种老年人群老年痴呆病风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取大脑检测样本数据集，并对所述大脑检测样本数据集进行预处理；/n通过SVM算法对预处理后的大脑检测样本数据进行多个维度的特征提取；/n通过所提取的特征对神经网络进行训练，以得到老年痴呆病风险预测模型；/n获取待预测大脑检测数据，并将所述待预测大脑检测数据输入所述老年痴呆病风险预测模型，以实现老年痴呆病风险预测。/n
【技术特征摘要】
1.一种老年人群老年痴呆病风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取大脑检测样本数据集，并对所述大脑检测样本数据集进行预处理；
通过SVM算法对预处理后的大脑检测样本数据进行多个维度的特征提取；
通过所提取的特征对神经网络进行训练，以得到老年痴呆病风险预测模型；
获取待预测大脑检测数据，并将所述待预测大脑检测数据输入所述老年痴呆病风险预测模型，以实现老年痴呆病风险预测。
2.根据权利要求1所述的老年人群老年痴呆病风险预测方法，其特征在于，通过交互式web实施所述老年人群老年痴呆病风险预测方法。
3.根据权利要求1所述的老年人群老年痴呆病风险预测方法，其特征在于，所述大脑检测样本数据集来自于OASIS，包括处于预设...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟祥莲，孙威，梁衍龙，杨学峰，钱燕芝，
申请(专利权)人：常州工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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