【摘要】：背景 無癥狀型左室舒張功能不全(LVDD)在普通成年人群中的患病率很高,并且隨著年齡增長以及冠心病、高血壓病等心血管合并癥的病情進展,左室舒張功能不全可進一步發(fā)展為有癥狀型心力衰竭(HF),同時LVDD可作為慢性心力衰竭患者不良預(yù)后及全因死亡的獨立預(yù)測因子。有創(chuàng)心導(dǎo)管左室舒張末壓力測定是評估LVDD的金標準,但其為有創(chuàng)檢查,不易在臨床實施。超聲心動圖是目前臨床上被推薦用來評估左室舒張功能不全的主要方法,但是由于超聲心動圖的評估流程過于復(fù)雜,有較多局限性,對操作者技術(shù)水平有一定的要求,它仍然不能作為無癥狀型左室舒張功能不全的常規(guī)篩查手段。研究目的 本研究擬利用心電圖、年齡、心血管合并癥這些特征建立基于機器學(xué)習(xí)算法的左室舒張功能不全的初步評估模型,以期為早期篩查左室舒張功能不全提供更加廉價、便捷的解決方案。研究方法 收集2017年1月至2018年12月就診于河南省人民醫(yī)院門診或住院部處于心力衰竭Stag A或Stag B階段的病人,最終符合納入和排除標準的病人共483例,根據(jù)超聲心動圖結(jié)果將研究對象分為左室舒張功能不全組(166例)、舒張功能正常組(317例),記錄患者的心電圖各項參數(shù)、年齡、性別、合并癥等特征,對特征歸一化預(yù)處理后,我們分別使用了3種方法來構(gòu)建左室舒張功能不全的評估模型,分別是:邏輯回歸(Logistics Regression,LR),K最近鄰(K-Nearest Neighbor,KNN)、支持向量機(Support Vector Machine,SVM),通過3折交叉驗證(3-fold cross-validation)的方式,來測試和比較模型的性能。研究結(jié)果 對于這3種機器學(xué)習(xí)方法,受試者工作特征曲線(Receiver operating characteristic curve,ROC)下面積(Area Under Curve,AUC)分別為:邏輯回歸0.7,K最近鄰算法0.6,其中基于支持向量機算法的評估模型顯示出最好的性能,ROC曲線下面積為0.84(95%置信區(qū)間:0.81至0.87),用于評估左室舒張功能不全的敏感性和特異性分別為84%和67%。結(jié)論 基于機器學(xué)習(xí)算法的預(yù)測模型可作為評估左室舒張功能不全的早期篩查工具,進而能夠早期做出干預(yù),改善患者的預(yù)后。其中基于支持向量機的評估模型表現(xiàn)出良好的敏感性和特異性,值得在臨床推廣。
【圖文】：

learn 機器學(xué)習(xí)庫完成模型算法的訓(xùn)練和。我們分別使用了邏輯回歸（LR）、成分類任務(wù)，每種方法均經(jīng)多次隨機抽、AUC 指標，求各個指標的平均值進高的準確性及模型泛化能力。 支持向量機原理概述尋找最大距離超平面0 世紀 90 年代中期，Vapnik 和他的 AT&是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型，用于完成分一個最佳分離超平面，其距離訓(xùn)練數(shù)據(jù)超界面。圖中 H1 完全不能正確分類，近，，對新樣本適應(yīng)能力較弱，H3 即為

（2）松弛變量 C 的概念在實際的數(shù)據(jù)處理過程中，我們知道所示，實線為能把兩個樣本劃分的非常好分割超平面的距離很小，而虛線雖然雖然總體樣本點到分隔超平面的距離更大，分個圓圈再往右偏移一點，我們就根本無法分。因為過擬合和線性不可分問題的存在那些影響模型性能的點可以被忽略掉。
【學(xué)位授予單位】：新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP181;R541.6

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本文編號：2601891