發(fā)布時(shí)間：2018-05-12 11:13

  本文選題：空腹血糖 + 數(shù)據(jù)挖掘��； 參考：《青島大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：空腹血糖(Fasting Blood Glucose,FBG)是衡量人體健康的一個(gè)重要指標(biāo)。對(duì)空腹血糖的分析預(yù)測(cè)對(duì)發(fā)現(xiàn)和治療疾病有重要意義,尤其是對(duì)糖尿病等相關(guān)疾病。體檢數(shù)據(jù)是一種信息豐富的電子醫(yī)療數(shù)據(jù),其中包含著大量體檢者長期的健康指標(biāo)。從大數(shù)據(jù)分析的角度,本文主要利用大數(shù)據(jù)方法研究了眾多體檢項(xiàng)與空腹血糖變化之間的關(guān)系,包含兩方面的工作:首先,基于連續(xù)四年的歷史體檢數(shù)據(jù)和統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和經(jīng)典算法,提出了對(duì)未來空腹血糖變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的模型。該模型包括結(jié)合了隨即森林特征重要性和順序前向選擇(Sequential Forward Selection,SFS)方法的特征選擇算法,和對(duì)空腹血糖變化趨勢(shì)概率化表示的算法。利用體檢數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),表明進(jìn)行特征選擇后,得到與空腹血糖相關(guān)性較大體檢項(xiàng),并且模型的性能得到提升。對(duì)測(cè)試集上空腹血糖的趨勢(shì)概率化表示,并選取空腹血糖變化高概率人群,從敏感度、特異度、正陽性預(yù)測(cè)值三方面進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)對(duì)于空腹血糖上升人群具有較好效果。其次,針對(duì)空腹血糖值表現(xiàn)正常群體,研究體檢指標(biāo)與空腹血糖高風(fēng)險(xiǎn)人群的關(guān)系建立空腹血糖上升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。該模型考慮任兩個(gè)體檢項(xiàng)相互作用對(duì)于空腹血糖變化的影響,在數(shù)據(jù)集中添加了交叉項(xiàng),通過重要體檢項(xiàng)得分和特征選擇,發(fā)現(xiàn)哪些體檢項(xiàng)的相互作用對(duì)空腹血糖。從構(gòu)造的交叉特征集合中,使用特征選擇方式選取重要交叉項(xiàng)特征,用于構(gòu)建空腹血糖上升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。利用體檢數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明隨機(jī)森林模型在加入經(jīng)過特征選擇選取的交叉項(xiàng),模型的性能得到提升,并對(duì)重要特征進(jìn)行分析。由于數(shù)據(jù)集中存在嚴(yán)重的正負(fù)樣本不平衡分類問題,本模型設(shè)計(jì)了基于欠抽樣和模型組合的方法處理數(shù)據(jù)不平衡分類問題,取得了良好的效果。
[Abstract]:Fasting Blood Glucose (FBG) is an important indicator of human health. The analysis and prediction of fasting blood glucose is of great significance to the discovery and treatment of diseases, especially for diabetes and other diseases. Physical examination data is an informative electronic medical data, which includes a large number of long-term health indicators for a large number of medical examiners. In the perspective of large data analysis, this paper mainly uses large data method to study the relationship between many physical examination items and the change of fasting blood glucose. It includes two aspects: first, based on the historical physical examination data of four years and the data mining and classical algorithms, the model of predicting the trend of the change of fasting blood glucose in the future is put forward. The model includes the feature selection algorithm combined with the forthcoming forest feature importance and the sequential forward selection (Sequential Forward Selection, SFS) method, and the algorithm for the probability expression of the fasting blood glucose change trend. The performance of the type was improved. The trend of fasting blood glucose was expressed in the test set, and the high probability population of fasting blood glucose change was selected. From the sensitivity, specificity and positive positive predictive value three, it was found that it had a good effect on the population with ascending fasting blood glucose. Secondly, the normal group of fasting blood glucose was shown to study physical examination. The relationship between the index and the high risk population of fasting blood glucose was established to establish an early warning model for the risk of fasting blood glucose rise. The model considered the effect of the interaction of two physical examination items on fasting blood glucose change. In the cross feature set of the structure, the feature selection method is used to select the characteristics of the important cross item, which is used to construct the risk early warning model of the fasting blood glucose rise. The results show that the performance of the model is improved and the important characteristics are analyzed by adding the cross items selected by the feature selection. Because of the serious negative and negative sample classification problem in the data set, this model is designed to deal with the problem of disequilibrium classification of data based on the method of undersampling and model combination, and good results have been achieved.

【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R587.1;TP311.13

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本文編號(hào)：1878398