交易价格： 面议
类型： 非专利
技术成熟度： 可以量产
交易方式： 资料待完善
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所在地：吉林长春市
本发明公开了一种基于机器学习算法的孕前期及孕中期唐氏综合征筛查方法，旨在提高唐氏综合征筛查的准确率，解决唐氐筛查指标存在地域性差别的问题。该筛查方法包括：一、数据的统计和预处理，计算原始数据集中样本的概率分布情况并对数据进行格式上的统一。二、采用支持向量机算法、决策树算法以及提升方法分别对原始数据进行处理，划分训练集和测试集，对检出率、假阳性率、准确率三项指标进行评估。实验表明，使用本发明提出的将支持向量机算法应用于孕前期及孕中期唐氏综合征筛查，能够获得比传统方案更高的检出率和更低的假阳性率，具有更高的性能。
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