一种基于复合集成学习的认知症预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于复合集成学习的认知症预测方法，属于医疗信息技术领域。首先结合多种机器学习模型挖掘认知症数据集特征，构建公共特征集；通过动态确定阈值进一步筛选出顶级特征集；然后构建集成学习模型对特征集进行训练，并通过领域自适应迁移学习方法学习不同数据集知识，得到患者的初步预测结果。最后将初步预测结果以及顶级特征集输入设计的动态权重模块中，通过注意力机制动态调节类别权重，得到最终预测结果。本发明专利技术相较于现有方法构建了更可靠的特征集并实现了不同数据集的知识互补，通过注意力机制动态控制特征通道权重，一定程度上提升了模型预测准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医疗信息，具体涉及一种基于复合集成学习的认知症预测方法。

技术介绍

1、认知症是老年群体中的一种高发疾病。根据最新统计，目前全球有超过5500万人患有认知症，并且这一数据以每年近1000万新病例的速度快速增长。除了深刻影响老年人及其家人的健康和日常生活外，认知症还给全球卫生保健系统带来了重大的经济负担。不幸的是，目前还没有有效治愈认知症的方法。因此，对认知症的准确预测，加上及时和有针对性的干预，在认知症患者护理进程中至关重要，并受到高度鼓励。

2、近年来，人工智能技术的迅速发展为认知症的准确识别和预测提供了广阔的前景。然而，尽管大量研究关注了基于人工智能的认知症预测，并取得了可喜的成果，但由于以下挑战，这些方法的实际有效性往往受到限制。

3、首先，认知症是一种复杂的脑部疾病症状，其日常的病症和照护过程受到多种因素的影响，而现有的认知症预测方法大多基于单一数据集。这导致预测结果受到数据集特定因素的限制，如数据背景、数据收集方法等；并且，这种方法往往忽略了被使用的数据集之外更广泛的知识；此外，在特征选择方面，目前的研究通常本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于复合集成学习的认知症预测方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于复合集成学习的认知症预测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙玉灵，李邦彦，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：