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文檔簡介

司本發明提出了一種宮頸細胞高級別病變風到第一預測結果、第二預測結果及第三預測結該方法通過整合多種宮頸化驗數據綜合評估宮2S4、根據第一關聯度計算規則計算原始訓練數據中S8、借助所述基礎驗證預測結果對S6訓練的所述數據脫敏處理為按照各數據字段的脫敏等級對應的脫敏策略所述第一分析模型、第二分析模型及第三分析模型均為基于機器學3所述模型訓練模塊，包括第一預測模型、第二預測模型、第三預測模型S4、根據第一關聯度計算規則計算原始訓練數據中S8、借助所述基礎驗證預測結果對S6訓練的45[0002]宮頸癌的發病過程通常經歷了長期的癌前病變階段，即6[0027](3)在進行數據處理和分析時，將基礎模型的輸出數據和與目標高度相關的原始[0028](4)通過保留原始數據中的有效數據，可以確保模型能夠在更大的數據空間中進[0030]上述說明僅是本發明技術方案的概述，為了能夠更清楚78[0056]所述TCT化驗數據為TCT檢查結果，具體包括以下指標值：NILM(NegativeforIntraepithelialLesionorMalignancy)、ASC_US(AtypicalSquamousCellsofUndeterminedSignificance)、ASC_H(AtypicalSquamousCells_High_grade)、LSIL(Low_gradeSquamousIntraepithelialLesion)、HSIL(High_gradeSquamousIntraepithelialLesion)、SCC(SquamousCellCarcinoma)、AGC_NOS(AtypicalGlandularCells_NotOtherwiseSpecified)、CGIN(CervicalGlandular[0060](2)通過文字識別算法對TCT化驗報告圖片進行文字識別，獲得TCT化驗報告識別[0062]所述HPV亞型化驗數據的收集步驟與TCT化驗數據的收集步驟相同，在此不再贅[0069]作為一種實施例，所述第四預測結果由預測分類結果數據及結果置信度數據組[0070]所述預測分類結果數據為整數類型，用于表示是否對患者需要進行宮頸活檢采9據具體應用場景的需求來平衡預測的準確性和靈敏度，從而實現個性化的風險預測和干[0089]對所有特征類型按照關聯度排序，選擇關聯度排名前N位的特征類型作為關鍵特然本發明已以較佳實施例揭露如上，然而并非用以限定本發明,任何熟悉本專業的技術人員，在不脫離本發明技術方案范圍內,當可利用上述揭示的技術內容作出些

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