轻度认知功能障碍患者预后情况的评估预测模型

• 作者: 周澜 李佳承 罗万春 黄嘉诚
• 来源期刊: 第三军医大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 轻度认知功能障碍 贝叶斯判别分析 模糊C均值聚类
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 临床医学
• 页码范围: 281-285
• 分类号: R311|R749.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16016/j.1000-5404.201609173

摘要

目的 通过数学方法建立轻度认知功能障碍患者24个月预后的判别评估模型.方法 通过对152例轻度认知功能障碍患者的27项临床指标的分析,分别运用贝叶斯判别分析、决策树、BP神经网络、模糊C均值聚类及K均值聚类进行评估预测,选择准确率较高的判别模型.结果 通过差异性检验,根据P＜0.01共筛选出6项指标,建立5种评估预测模型,经过100次随机抽样诊断模拟,得到贝叶斯判别分析在轻度认知功能障碍患者预后评估的平均正确率达74.86％,最高正确率达到84.21％.结论 本研究建立的数学模型能提高轻度认知功能障碍患者24个月预后的评估准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗万春	第三军医大学生物医学工程系数学与生物数学教研室	56	113	5.0	6.0
2	周澜	第三军医大学生物医学工程系生物医学材料学教研室	1	1	1.0	1.0