目的探索基于胃腸道病變高維影像數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)輔助診斷模型,特別為醫(yī)療資源匱乏地區(qū)提供胃腸腺瘤檢測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。方法選取UCI Gastrointestinal數(shù)據(jù)集中76位增生或腺瘤患者的698維結(jié)腸鏡的白光影像資料。采取非局部先驗(yàn)的貝葉斯變量選擇方法進(jìn)行變量篩選,與傳統(tǒng)高維數(shù)據(jù)變量篩選Lasso方法比較,根據(jù)logistic回歸模型預(yù)測(cè)結(jié)果計(jì)算正確率、Youden指數(shù)、靈敏度和特異度,運(yùn)用該模型結(jié)果與醫(yī)生個(gè)人和團(tuán)隊(duì)診斷結(jié)果比較上述評(píng)價(jià)指標(biāo)。結(jié)果與Lasso結(jié)果比較顯示,非局部先驗(yàn)的貝葉斯變量選擇方法能夠更為有效地篩選出預(yù)測(cè)變量,模型具有較強(qiáng)的泛化能力。與醫(yī)生和其團(tuán)隊(duì)診斷結(jié)果比較發(fā)現(xiàn),模型分類結(jié)果在正確率、Youden指數(shù)和特異度都具有最優(yōu)效果,靈敏度也優(yōu)于醫(yī)生個(gè)人水平。結(jié)論基于非局部先驗(yàn)貝葉斯變量篩選的logistic回歸模型,運(yùn)用到計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)中,具有較好的預(yù)測(cè)性能,可為醫(yī)療診斷提供高效的決策支持。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2020,37(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

Lasso法與非局部先驗(yàn)貝葉斯法的ROC曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3252915