版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、目的:建立肝硬化并發(fā)肝性腦病相關(guān)因素的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,探索肝性腦病與這些可能因素間的關(guān)系,通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理反映一個(gè)或多個(gè)因素對(duì)肝性腦病的作用強(qiáng)度;嘗試構(gòu)建肝性腦病分類識(shí)別模型,探討貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用于肝性腦病識(shí)別的分類效果,為臨床醫(yī)生識(shí)別肝性腦病提供合理的方法,為肝性腦病的智能識(shí)別奠定前期基礎(chǔ)。
方法:收集2006年1月~2015年12月在山西醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院消化內(nèi)科住院治療并具有完整病歷資料的950例肝硬化患者,利用單因素及
2、多因素logistic回歸分析篩選出肝硬化并發(fā)肝性腦病的相關(guān)因素,構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。然后在單因素篩選出肝性腦病相關(guān)因素的基礎(chǔ)上,采用禁忌搜索算法構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(GBN),探討GBN用于肝性腦病識(shí)別的分類效能,同時(shí)與樸素貝葉斯分類器(NB)、樹(shù)擴(kuò)展樸素貝葉斯分類器(TAN)及l(fā)ogistic概率預(yù)測(cè)模型的識(shí)別能力進(jìn)行比較。
結(jié)果:⑴將與肝性腦病有關(guān)系的23個(gè)因素進(jìn)行單因素及多因素logistic回歸分析,結(jié)果顯示最終進(jìn)入回
3、歸模型的因素有7個(gè),電解質(zhì)紊亂,感染,精神萎靡,肝腎綜合征,肝源性糖尿病及凝血酶原時(shí)間延長(zhǎng)、總膽紅素升高均與肝性腦病有關(guān);其中,電解質(zhì)紊亂、肝腎綜合征、感染是肝硬化患者并發(fā)肝性腦病的主要危險(xiǎn)因素,其風(fēng)險(xiǎn)分別為6.861倍、3.467倍、3.021倍;精神萎靡、肝源性糖尿病、凝血酶原時(shí)間延長(zhǎng)、總膽紅素升高與HE的關(guān)系相近,相對(duì)危險(xiǎn)度在2.1~2.7范圍。⑵構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)ROC曲線下的面積為0.843,網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)效果較好。各因素通過(guò)復(fù)雜的關(guān)
4、系與肝性腦病建立聯(lián)系,其中肝腎綜合征、電解質(zhì)紊亂、感染、精神萎靡、總膽紅素和凝血酶原時(shí)間與肝性腦病有直接關(guān)系,肝源性糖尿病通過(guò)總膽紅素間接與肝性腦病發(fā)生關(guān)聯(lián)。網(wǎng)絡(luò)推理發(fā)現(xiàn),感染、電解質(zhì)紊亂和肝腎綜合征與肝性腦病的關(guān)系更密切。⑶根據(jù)本研究950例肝硬化數(shù)據(jù)集的分類識(shí)別效果評(píng)價(jià)可看出,禁忌搜索算法構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(GBN)對(duì)肝性腦病的整體識(shí)別效能高于其他模型(F-measure為0.410,G-measure為0.739);經(jīng)過(guò)1:2抽樣,
5、縮小兩類間樣本數(shù)的不平衡現(xiàn)象后, GBN的G-measure值為0.754,僅次于TAN,而GBN的F-measure值依然高于其它模型(F-measure值為0.820)。相對(duì)于950例不平衡數(shù)據(jù)集,GBN的G-measure值增加了2.0%,F(xiàn)-measure值增加了1倍,說(shuō)明GBN對(duì)肝性腦病的整體識(shí)別效能有所提高,尤其對(duì)肝硬化并發(fā)肝性腦病的陽(yáng)性識(shí)別性能提升幅度較大,在約登指數(shù)最大的條件下,概率截?cái)帱c(diǎn)由0.10提高為0.374,該水
6、平在識(shí)別HE時(shí)更為合理。
結(jié)論:禁忌搜索算法構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)靈敏度特異度高,能反映各節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系,能夠揭示相關(guān)因素間的聯(lián)系及對(duì)肝性腦病的作用,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理可以根據(jù)醫(yī)生掌握患者信息的先后順序,對(duì)患者并發(fā)肝性腦病進(jìn)行推理,符合臨床診療序貫過(guò)程。嘗試用禁忌搜索算法構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(GBN)用于肝硬化并發(fā)肝性腦病的識(shí)別,其對(duì)肝性腦病陽(yáng)性分類識(shí)別能力高于其它模型,對(duì)肝性腦病的篩查可能有一定的指導(dǎo)意義,但是用于臨床肝硬化并發(fā)肝性腦病分
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 貝葉斯分類算法在稅收政策公文識(shí)別的研究和應(yīng)用.pdf
- 結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別的貝葉斯估計(jì)方法及應(yīng)用研究.pdf
- 肝硬化并發(fā)肝性腦病影響因素篩選及載脂蛋白AI、B檢測(cè)的意義.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在質(zhì)量管理分類中的應(yīng)用研究.pdf
- 樸素貝葉斯分類及其應(yīng)用研究.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造方法及應(yīng)用研究.pdf
- 人臉識(shí)別的貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器與應(yīng)用.pdf
- 乙肝后肝硬化合并肝性腦病的影響因素分析.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類模型在高職教育考試中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用研究.pdf
- 多異常點(diǎn)識(shí)別的貝葉斯方法.pdf
- 限制性貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器研究.pdf
- 基于連續(xù)屬性的貝葉斯分類方法應(yīng)用研究.pdf
- 貝葉斯分類算法在公安犯罪領(lǐng)域的應(yīng)用研究.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類算法研究及其在CRM中的應(yīng)用.pdf
- 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的多維數(shù)據(jù)分類研究.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在核電站組織因素影響分析中的應(yīng)用研究.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及其在范例推理中的應(yīng)用研究.pdf
- 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在軟測(cè)量建模中的應(yīng)用研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論