目的:應(yīng)用支持向量機(jī)(SVM)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)搭建前庭康復(fù)治療決策模型,以期為臨床提供決策支撐和參考。方法:選擇感覺(jué)組合測(cè)試(SOT)總分COMP、本體覺(jué)得分、視覺(jué)得分、前庭覺(jué)得分和眩暈障礙量表(DHI)的測(cè)試結(jié)果軀體得分DHI-P、情感得分DHI-E、功能得分DHI-F作為SVM和ANN模型的輸入,推薦康復(fù)方案作為輸出。根據(jù)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)源,仿真數(shù)據(jù)作為樣本集進(jìn)行模型訓(xùn)練,以實(shí)測(cè)樣本為測(cè)試集檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜏?zhǔn)確性。結(jié)果:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確率為52.3%,SVM模型準(zhǔn)確率為83.4%。誤差主要來(lái)源于3種診斷方案下各項(xiàng)得分?jǐn)?shù)據(jù)區(qū)間交疊嚴(yán)重,易造成邊界樣本點(diǎn)誤分類(lèi),這在臨床診斷中也是很難克服的問(wèn)題。結(jié)論:基于SVM建立的前庭康復(fù)決策方案準(zhǔn)確性高于ANN,具有一定的臨床應(yīng)用價(jià)值,利用機(jī)器學(xué)習(xí),輔助決策前庭康復(fù)方案,在推進(jìn)臨床醫(yī)療信息化、提升醫(yī)療質(zhì)量方面有重要的前瞻性參考意義。

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【文章目錄】：
1 資料與方法
    1.1 前庭康復(fù)技術(shù)
    1.2 眩暈評(píng)估
    1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    1.4 SVM模型
    1.5 模型建立及訓(xùn)練
2 結(jié)果
3 討論



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