基于Logistic回归和多层神经网络的Ⅱ型糖尿病并发症预测

• 作者: 乔艺璇 彭岩 王洁 陈晓
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: Ⅱ型糖尿病并发症 关联因素 多层神经网络(MNN) Logistic回归 风险预测
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 455-461
• 页数: 7页
• 字数: 4843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2019.05.006

摘要

研究了Ⅱ型糖尿病并发症的预测.针对相关诊断指标众多,直接应用传统的神经网络等模型预测,会带来无法适应多种并发症、运算速度较慢及预测准确率偏低等问题,提出了基于Logistic回归和多层神经网络(MNN)的Ⅱ型糖尿病并发症预测模型.该模型首先应用关联性分析,提取与5种不同Ⅱ型糖尿病并发症相关的诊断指标,经Logis-tic回归模型等分析得到强相关因子,作为预测模型的输入,再运用Python,构建基于多层神经网络的预测模型.实验结果表明,全血糖化血红蛋白测定,尿胆原定性实验指标,尿素和尿红细胞与绝大部分Ⅱ型糖尿病并发症直接相关.Logistic回归结合多层神经网络预测准确率高于单一Logistic回归模型,预测准确率基本保持在85％的水平上,对某些并发症的预测准确率达到90％以上,可以达到为Ⅱ型糖尿病并发症预测提供科学参考的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭岩	首都师范大学管理学院	45	502	11.0	21.0
2	王洁	首都师范大学管理学院	20	214	8.0	14.0
3	陈晓	中国人民解放军空军总医院肿瘤放疗科	47	139	6.0	9.0
4	乔艺璇	首都师范大学管理学院	2	4	2.0	2.0