本文關鍵詞： 腦卒中 卒中后抑郁 機器學習 隨機森林模型 單規(guī)則算法 集成學習　出處：《中醫(yī)雜志》2017年17期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目的通過機器學習判斷腦卒中患者發(fā)生抑郁的影響因素。方法從病歷系統中提取符合納入條件的688例腦卒中患者的病歷資料,包括年齡、性別、脈象、面色、舌質、舌苔、中醫(yī)藥干預方式、體重指數(BMI)、血壓、血糖、血甘油三酯、血總膽固醇、吸煙史、飲酒史、抑郁家族史、影像學卒中病灶部位及最終抑郁判斷結果。采用單規(guī)則(1R)算法進行學習并判斷提取信息中影響卒中后患者是否抑郁的危險因素,繼而將所搜集病例分為訓練數據集(500例)和測試數據集(188例),并使用隨機森林模型形成最優(yōu)判別結果。結果通過單規(guī)則算法得出腦卒中后是否抑郁最重要的影響因素為卒中病灶所在部位,其中計算機推測卒中病灶位于額葉及顳葉者最易發(fā)生卒中后抑郁,基底節(jié)、腦干、小腦、延髓、枕葉的病灶則不易引起抑郁,其準確分類率達到88.95%(612/688例)。對前500例訓練數據集進行隨機森林模型判別,其抑郁判斷的正確率為98.2%;188例測試集判斷結果正確率達99.47%;將688例患者資料運用隨機森林模型進行學習,總的正確率為98.84%。重要性測度結果顯示,病灶位置、中醫(yī)藥干預手段及抑郁家族史是腦卒中后是否發(fā)生抑郁最重要指標的前3位。結論病灶位于額顳葉的腦卒中患者以及具有抑郁史的患者更容易發(fā)生卒中后抑郁。
[Abstract]:Objective to determine the influencing factors of depression in stroke patients by machine learning. Methods the medical records of 688 stroke patients, including age, sex, pulse, facial color, tongue quality and tongue coating, were extracted from the medical record system. Chinese medicine intervention, body mass index BMIA, blood pressure, blood glucose, serum triglyceride, blood total cholesterol, smoking history, drinking history, family history of depression, Imaging stroke focus location and final depression judgment results. Single rule 1R algorithm was used to study and determine the risk factors of extracting information to affect the depression of post-stroke patients. Then, the collected cases were divided into training data set (500 cases) and test data set (188 cases), and the random forest model was used to form the optimal discriminant result. Results the most important effect of depression after stroke was obtained by a single rule algorithm. The location of the lesion was the location of the stroke. The computer speculated that the lesions located in the frontal lobe and temporal lobe were most likely to develop post-stroke depression, and the lesions in basal ganglia, brainstem, cerebellum, medulla oblongata and occipital lobe were not likely to cause depression. The accurate classification rate reached 88.95% 612 / 688 cases. Random forest model was used to judge the data set of the first 500 cases of training, and the correct rate of judging depression was 98.2%. The correct rate of judging the result of the test set was 99.470.The data of 688 patients were studied with the random forest model. The overall accuracy was 98.84. The importance measure showed that the location of the lesion, Chinese medicine intervention and family history of depression are the first three most important indicators of depression after stroke. Conclusion patients with focal lesions located in frontotemporal lobe and patients with history of depression are more likely to develop post-stroke depression.
【作者單位】： 廣州中醫(yī)藥大學針灸康復臨床醫(yī)學院;鄭州市中心醫(yī)院康復醫(yī)學部;廣州中醫(yī)藥大學熱帶醫(yī)學研究所;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(“973”計劃)(2012CB518504)
【分類號】：R277.7

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本文編號：1511152