【摘要】：大于胎齡兒是指出生體重在相同胎齡平均體重的第90百分位以上(約相當(dāng)于平均體重的2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以上)的嬰兒。大于胎齡兒本身容易產(chǎn)生多種并發(fā)癥,且產(chǎn)婦容易產(chǎn)生各類產(chǎn)傷。因此,建立大于胎齡兒預(yù)測(cè)模型對(duì)大于胎齡兒進(jìn)行早期診斷及干預(yù),具有重要意義。除此此外,大于胎齡兒分型的研究順應(yīng)精準(zhǔn)醫(yī)療的理念,有助于提高大于胎齡兒診治的效益。在醫(yī)療領(lǐng)域中,機(jī)器學(xué)習(xí)用于疾病預(yù)測(cè)、疾病分型等已有許多成功的案例,這為大于胎齡兒預(yù)測(cè)與分型模型的建立帶來(lái)了啟發(fā)。主要采用2010年到2013年之間收集到的新生胎兒數(shù)據(jù)記錄作為樣本,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)大于胎齡兒疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)及分型。對(duì)大于胎齡兒預(yù)測(cè)及分型的研究主要分為數(shù)據(jù)處理、疾病預(yù)測(cè)、疾病分型三部分。第一步數(shù)據(jù)處理主要是為了解決由于樣本信息收集的原始性與真實(shí)性帶來(lái)的問(wèn)題。這些問(wèn)題包括樣本特征類型復(fù)雜、標(biāo)準(zhǔn)不一致、數(shù)據(jù)缺失、信息重疊、數(shù)據(jù)不平衡、標(biāo)簽不明等。具體應(yīng)用到了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)變換,以及專家知識(shí)、特征獨(dú)立、低方差過(guò)濾等特征選擇方法。第二步運(yùn)用數(shù)據(jù)處理后的數(shù)據(jù)集構(gòu)造大于胎齡兒分類器,采用稀疏邏輯回歸模型獲得分類結(jié)果及解釋性強(qiáng)的相關(guān)特征,采用梯度提升樹(shù)模型挖掘特征與分類結(jié)果的非線性關(guān)系,采用弱監(jiān)督學(xué)習(xí)利用未標(biāo)記與標(biāo)記混淆的數(shù)據(jù)對(duì)大于胎齡兒分類器進(jìn)行補(bǔ)充和泛化。第三步使用正樣本、借助聚類方法,對(duì)大于胎齡兒進(jìn)行分型。利用有監(jiān)督方法得到的最優(yōu)大于胎齡兒預(yù)測(cè)模型召回率為0.66,精準(zhǔn)率為0.94,曲線下面積為0.89。使用未標(biāo)記與標(biāo)記混淆的數(shù)據(jù)弱監(jiān)督學(xué)習(xí)后,分類器召回率為0.82,精確率為0.965,曲線下面積為0.89。發(fā)現(xiàn)雙方體重指數(shù)、是否吸煙(被動(dòng)吸煙)、有無(wú)生活工作壓力、飲酒與大于胎齡兒發(fā)生與否相關(guān),此外雙方在最佳生育年齡、血紅蛋白等指標(biāo)正常時(shí)胎兒更不容易患病。分型得到兩個(gè)大于胎齡兒亞型,一類與男女雙方肌酐、女方血紅蛋白、女方體重指數(shù)、葉酸服用情況等身體指標(biāo)相關(guān),另一類則與男女雙方年齡、男女雙方職業(yè)、男女雙方教育程度等社會(huì)指標(biāo)相關(guān)。利用大于胎齡兒預(yù)測(cè)領(lǐng)域的相關(guān)理論知識(shí)、真實(shí)數(shù)據(jù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,得到效果良好預(yù)測(cè)分類器,發(fā)掘出與大于胎齡兒發(fā)生相關(guān)的特征,得到兩類模糊亞型。這有利于幫助醫(yī)生進(jìn)行大于胎齡兒診斷,且模型具有一定的可解釋性,實(shí)現(xiàn)了輔助臨床的目標(biāo)。
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R722.1;TP181
【圖文】：

-4 基于稀疏邏輯回歸模型的大于胎齡兒分類器 ROC 曲線OC curve of classifier of LGAbased on sparse logistic regress 的 ROC 曲線，可以很容易地查出任意界限值時(shí)該大胎齡兒的識(shí)別能力。本實(shí)驗(yàn) AUC 為 0.88924657244影響因素稀疏邏輯回歸模型特性，獲得正則化后稀疏的特征生呈現(xiàn)正相關(guān)的特征及其系數(shù)（系數(shù)為正），按影響示。表 4-3 稀疏邏輯回歸模型正系數(shù)表 The table of positive coefficients of sparse logistic regression 特征含義 對(duì)應(yīng)模'女方體重指數(shù)大于 28 0.73'女方體重指數(shù)為 23.9-28 0.64el_5'男方大學(xué)學(xué)歷 0.35i_3' 男方體重指數(shù)大于 280.15

圖 4-6 基于梯度提升樹(shù)模型的大于胎齡兒分類器 ROC 曲Fig 4-6 The ROC curve of the classifier of LGAbased on GBD-6 的 ROC 曲線，可以很容易地查出任意界限值時(shí)該于胎齡兒的識(shí)別能力。本實(shí)驗(yàn) AUC 為 0.879455917果及分析對(duì)基于梯度提升樹(shù)模型的大于胎齡兒預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)第三章數(shù)據(jù)處理后的數(shù)據(jù)集，依據(jù)問(wèn)題背景與模型熵，通過(guò)熵的大小對(duì)特征進(jìn)行有序重編碼，重編碼結(jié)樣重新組合成數(shù)據(jù)參與梯度提升樹(shù)模型訓(xùn)練，利用網(wǎng)模型的真正率等于召回率為 0.61294107030051704455 ， 精 準(zhǔn) 率 為 0.9997056226081837 ， 440558，AUC 為 0.8794559179212692，AUC 介于 0.

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 郭湘湘;;小于胎齡兒和大于胎齡兒的有關(guān)危險(xiǎn)因素[J];國(guó)外醫(yī)學(xué).婦產(chǎn)科學(xué)分冊(cè);1986年04期

2 戴藝,洪梅,梁珍花,李柳青,黃瑩;胰島素樣生長(zhǎng)因子I與宮內(nèi)發(fā)育的關(guān)系[J];廣西醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào);2004年06期

3 Ben-Haroush A.,Glickman H. ,Yogev Y. ,高雪蓮;疑似大于胎齡兒和宮頸不成熟孕婦的引產(chǎn)[J];世界核心醫(yī)學(xué)期刊文摘(婦產(chǎn)科學(xué)分冊(cè));2005年04期

4 張巍;;非糖尿病婦女所娩的大于胎齡兒早期生長(zhǎng)受母親糖代謝影響[J];實(shí)用婦科與產(chǎn)科雜志;1991年02期

5 李衛(wèi)芹;冷俊宏;王蕾h

本文編號(hào)：2727316