基于機(jī)器學(xué)習(xí)的腦卒中復(fù)發(fā)預(yù)測模型研究
【圖文】:
工程碩士學(xué)位論文生理學(xué)等學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展史是:從基于神經(jīng)元模型方法研究展到以符號演算為基礎(chǔ)的規(guī)則學(xué)習(xí)和決策樹學(xué)習(xí),再而延伸到認(rèn)知納、類比等概念,最后到最新的計(jì)算學(xué)習(xí)理論。同時,在生物信息最廣泛用到的方法是支持向量機(jī)(Support Vector Machines)和人工神cial Neural Networks)。廣義上定義,機(jī)器學(xué)習(xí)是一種能夠賦予機(jī)器學(xué)習(xí)的能力以此讓它完法完成的功能的方法,但從實(shí)踐意義上來說,機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過練模型,然后使用模型預(yù)測的一種方法,如圖 2.1 所示。
圖 3.1 腦卒中復(fù)發(fā)預(yù)測模型的 ROC 曲線分析C 曲線來計(jì)算約登指數(shù)最大值等于 0.526。其對應(yīng)2.289 為截?cái)帱c(diǎn)。此時模型的靈敏度為 0.731,特異度測體的多變量實(shí)際值代入到 PI 方程中,求出其預(yù)后指數(shù)從而得出該個體的診斷。例如:某個腦卒中患者年齡壓 165mmHg,總膽固醇為 6.64 mmol/L。出現(xiàn)病情進(jìn)指數(shù)是:PI(1年復(fù) 發(fā))=0.613×1+0.753×1+0.945×2+1.1年復(fù)發(fā))>2.289。則可判斷該患者腦卒中后 1 年內(nèi)復(fù)發(fā)可,,截至隨訪終止,因?yàn)榧膊?fù)發(fā)死亡 35 例,患者 1 年年復(fù)發(fā)率是 20.18%。通過選擇 27 個主要危險因素進(jìn)有 15 個對腦卒中復(fù)發(fā)有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義,同時選擇了中家族史、高血壓病史、年齡、總膽固醇、病情進(jìn)展發(fā)預(yù)測模型 PI 方程。并且通過 ROC 曲線下的面積來
【學(xué)位授予單位】:湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:R743.3;TP181
【相似文獻(xiàn)】
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本文編號:2647445
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