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本發(fā)明公開了一種基于機器學習算法的孕前期及孕中期唐氏綜合征篩查方法，旨在提高唐氏綜合征篩查的準確率，解決唐氏篩查指標存在地域性差別的問題。該篩查方法包括（1）數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和預處理，計算原始數(shù)據(jù)集中樣本的概率分布情況并對數(shù)據(jù)進行格式上的統(tǒng)一。（2）采用支持向量機算法、決策樹算法以及提升方法分別對原始數(shù)據(jù)進行處理，劃分訓練集和測試集，對檢出率、假陽性率、準確率三項指標進行評估。實驗表明，使用本發(fā)明提出的將支持向量機算法應用于孕前期及孕中期唐氏綜合征篩查，能夠獲得比傳統(tǒng)方案更高的檢出率和更低的假陽性率，具有更高的性能。