本文選題：慢性肝病　切入點：主成分分析　出處：《計算機科學(xué)》2017年S2期

【摘要】：運用新一代信息技術(shù)快速預(yù)測慢性肝病的機理和特征,是提高慢性肝病診斷率的有效途徑。運用主成分分析機器學(xué)習(xí)算法,對描述慢性肝病的多項指標(biāo)屬性項進行降維處理,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),構(gòu)建了慢性肝病預(yù)測模型。實驗分析了125組20維慢性肝病患者的醫(yī)學(xué)檢驗指標(biāo)數(shù)據(jù)項,利用ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線優(yōu)選出13維指標(biāo)項作為慢性肝病敏感度高的檢驗指標(biāo)屬性項。通過主成分分析將13維指標(biāo)項降至5維綜合數(shù)據(jù)項。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練115組檢驗指標(biāo)樣本集,剩余10組樣本集作為測試樣本。與原始20維數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入相比,所提模型不僅降低了復(fù)雜度,且預(yù)測精度提高了15.07%。
[Abstract]:Using the new generation information technology to predict the mechanism and characteristics of chronic liver disease is an effective way to improve the diagnostic rate of chronic liver disease. Combined with neural network learning, a prediction model of chronic liver disease was established. The data items of 125 groups of 20 dimensional patients with chronic liver disease were analyzed. The ROC(Receiver Operating character curve was used to select the 13 dimensional index item as the test attribute item with high sensitivity to chronic liver disease. By principal component analysis, the 13 dimensional index item was reduced to 5 dimensional comprehensive data item. The neural network trained 115 groups of test index sample set. Compared with the original 20-dimensional data as neural network input, the proposed model not only reduces the complexity, but also improves the prediction accuracy by 15.07.
【作者單位】： 湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中南大學(xué)湘雅三醫(yī)院;
【基金】：湖南省重點研發(fā)計劃(2016GK2050)資助
【分類號】：R575;TP181

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本文編號：1670078