针对缺失实验室指标多约束表征学习的卵巢癌鉴别方法

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摘要：目的 探索基于多约束表征学习分类模型在面对缺失实验室指标的情况下鉴别卵巢癌的鉴别能力和应用价值。方法 收集了2344例患者（393例卵巢癌和1951例对照）的缺失实验室指标表格型数据，使用本研究提出的基于判别学习和互信息以及特征投影重要性得分一致性及缺失位置估算的表征学习分类模型对缺失的卵巢癌实验室指标特征进行投影到潜在空间得到分类模型。（剩余3021字）

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