多变量数据分析模型在无症状颈动脉狭窄检测中的应用

发布时间：2017-09-28 05:13

  本文关键词：多变量数据分析模型在无症状颈动脉狭窄检测中的应用

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【摘要】：无症状颈动脉狭窄是引起中风的主要原因。而无症状颈动脉狭窄的危险因素包括高血压、心脏病发病率、吸烟、糖尿病、久坐不动等。为了明确无症状颈动脉狭窄的重要影响因素,利用多变量数据分析技术研究探讨了无症状颈动脉狭窄检测中可能存在的规则和关系。通过采用遗传算法、逻辑回归算法及卡方检验,对372位病人的临床特征进行了检测分析。实验结果表明,高血压、冠状动脉疾病是诱发无症状颈动脉狭窄最主要的两个因素,相比逻辑回归、卡方检测,遗传算法产生的简单规则更适用于医生的日常诊断。
【作者单位】： 长江师范学院数学与计算机学院;
【关键词】： 无症状颈动脉狭窄 多变量数据分析 数据挖掘 遗传算法 逻辑回归算法 卡方检验
【分类号】：TP311.13;R311
【正文快照】： 近年来,缺血性中风成了人类生活中的一个重大的健康问题,在一些发达国家,它是引发长期瘫痪的重要原因之一[1—3]。就全世界而言,中风的死亡率仅次于缺血性心脏疾病,根据重要的记录和数据集分析,全世界每年有15万人患中风,其中5万人死亡,5万患者永久性神经失调且生活不能自理[3

【参考文献】

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本文编号：933961