1. 您所在位置：
  2. 网站首页
  3. 专利分类
  4. 物理
发明

基于图卷积神经网络的糖尿病预测方法及系统2025

2023-11-16 07:26:28 发布于四川 15
  • 申请专利号：CN202311056274.8
  • 公开（公告）日：2025-06-13
  • 公开（公告）号：CN117038083A
  • 申请人：安徽大学
摘要：本申请提供一种基于图卷积神经网络的糖尿病预测方法及系统，基于图卷积神经网络的糖尿病预测方法包括：获取糖尿病数据，并进行数据预处理；将预处理后的数据分为训练数据以及测试数据，并通过独热编码对所述训练数据进行向量表示，获取一特征矩阵；利用K紧邻算法构建拓扑图，并根据数据之间的潜在关系转化为邻接矩阵；将所述特征矩阵与所述邻接矩阵输入至图卷积神经网络中，并构建二分类预测模型；将所述测试数据输入至所述二分类预测模型，并获取预测结果，并筛选出隐性的糖尿病人群以及初期糖尿病人群；以考虑医疗数据之间可能存在得某种隐含关系，提高了预测准确率。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117038083 A (43)申请公布日 2023.11.10 (21)申请号 202311056274.8 G06N 3/09 (2023.01) (22)申请日 2023.08.21 (71)申请人 安徽大学 地址 230031 安徽省合肥市肥西路3号 (72)发明人 祝子窑　曹帅　 (74)专利代理机构 北京汇捷知识产权代理事务 所(普通合伙) 11531 专利代理师 霍从芳 (51)Int.Cl. G16H 50/30 (2018.01) G16H 50/20 (2018.01) G16H 50/70 (2018.01) G16H 10/60 (2018.01) G06N 3/042 (2023.01) G06N 3/0464 (2023.01) 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 (54)发明名称 基于图卷积神经网络的糖尿病预测方法及 系统 (57)摘要 本申请提供一种基于图卷积神经网络的糖 尿病预测方法及系统，基于图卷积神经网络的糖 尿病预测方法包括 ：获取糖尿病数据，并进行数 据预处理；将预处理后的数据分为训练数据以及 测试数据，并通过独热编码对所述训练数据进行 向量表示，获取一特征矩阵；利用K紧邻算法构建 拓扑图，并根据数据之间的潜在关系转化为邻接 矩阵 ；将所述特征矩阵与所述邻接矩阵输入至图 卷积神经网络中

最新专利

相关专利