基于主成分机器学习算法的慢性肝病的智能预测新方法

发布时间：2018-03-27 05:02

  本文选题：慢性肝病　切入点：主成分分析　出处：《计算机科学》2017年S2期

【摘要】：运用新一代信息技术快速预测慢性肝病的机理和特征,是提高慢性肝病诊断率的有效途径。运用主成分分析机器学习算法,对描述慢性肝病的多项指标属性项进行降维处理,结合神经网络学习,构建了慢性肝病预测模型。实验分析了125组20维慢性肝病患者的医学检验指标数据项,利用ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线优选出13维指标项作为慢性肝病敏感度高的检验指标属性项。通过主成分分析将13维指标项降至5维综合数据项。神经网络训练115组检验指标样本集,剩余10组样本集作为测试样本。与原始20维数据作为神经网络输入相比,所提模型不仅降低了复杂度,且预测精度提高了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.
【作者单位】： 湖南大学信息科学与工程学院;中南大学湘雅三医院;
【基金】：湖南省重点研发计划(2016GK2050)资助
【分类号】：R575;TP181

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本文编号：1670078