【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习领域，特别是涉及一种女性围绝经期异常检测方法、系统、电子设备及介质。
技术介绍
1、现有技术方案基于数据收集和统计分析，以得出围绝经期患者中存在子宫内膜病变或代谢综合征的危险因素，为医生提供辅助决策的信息。存在以下缺陷：(1)预测内容：现有研究大都是研究围绝经期患者中导致一些疾病的危险因素，没有直接预测患者围绝经期是否异常的技术方法。(2)样本数量有限：现有研究样本数量较少，结果的代表性和可靠性可能受到影响。(3)缺少长期追踪数据：现有研究可能只是一个横断面研究，没有提供长期跟踪数据。由于围绝经期妇女的生理状态在一段时间内可能发生变化，长期的追踪数据能够更好地揭示变化的趋势和动态。(4)线性关系识别：围绝经期妇女的生理变化通常存在复杂的非线性关系，传统方法在处理这些非线性关系时可能受到限制。(5)自适应性：围绝经期妇女的生理状态可能会随时间变化而发生变化，传统方法通常需要手动更新规则和指标来适应新的数据和情境变化。(6)处理效率：女性围绝经期异常检测需要比较多个指标和参数，而传统方法可能需要大量人力和时间来处理和分...
【技术保护点】
1.一种女性围绝经期异常检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的女性围绝经期异常检测方法，其特征在于，所述决策树分类器的训练过程，具体包括：
3.根据权利要求2所述的女性围绝经期异常检测方法，其特征在于，对所述围绝经期样本数据进行预处理，得到预处理后的样本数据，具体包括：
4.根据权利要求2所述的女性围绝经期异常检测方法，其特征在于，当所述预处理后的样本数据的年龄大于预设年龄且诊断情况为未就诊时，所述预处理后的样本数据的检测结果为异常；否则，所述预处理后的样本数据的检测结果为正常。
5.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种女性围绝经期异常检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的女性围绝经期异常检测方法，其特征在于，所述决策树分类器的训练过程，具体包括：
3.根据权利要求2所述的女性围绝经期异常检测方法，其特征在于，对所述围绝经期样本数据进行预处理，得到预处理后的样本数据，具体包括：
4.根据权利要求2所述的女性围绝经期异常检测方法，其特征在于，当所述预处理后的样本数据的年龄大于预设年龄且诊断情况为未就诊时，所述预处理后的样本数据的检测结果为异常；否则，所述预处理后的样本数据的检测结果为...
【专利技术属性】
技术研发人员：郁琦，谢秋，郭载欣，李昊，胡瑾，
申请(专利权)人：中国医学科学院北京协和医院，
类型：发明
国别省市：
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