代价敏感的算法在超声诊断右心衰竭中的应用

• 作者: 孙玉伟 李劼 李晓庆 牛慧敏 马琳
• 来源期刊: 中国临床医学影像杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 心力衰竭 充血性 超声心动描记术
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 心脏、血管影像学
• 页码范围: 106-108,113
• 页数: 4页
• 分类号: R541.61|R540.45
• 字数: 3054字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12117/jccmi.2019.02.008

摘要

目的:使用代价敏感的机器学习方法,依据超声参数对右心衰竭进行诊断,以增进超声在右心衰竭诊断中的价值.方法:选取右心衰竭患者82例为病例组,非右心衰竭者106例为对照组,使用的主要超声参数包括:三尖瓣环收缩期位移(TAPSE)、右室面积变化率(RVFAC)、三尖瓣环收缩期运动速度(Sm)及舒张早期运动速度(Em)、Tei指数、三尖瓣环等容收缩期加速度(IVA)及右室内径、右房内径、左室内径等.通过代价敏感的朴素贝叶斯分析,以上述参数为特征建立诊断模型,对该模型进行交叉验证,比较代价敏感的判别模型与代价均等的模型的诊断效果.结果:较单一参数诊断右心衰竭,机器学习模型能达到更好的正确率(91％),代价敏感的朴素贝叶斯方法可达到更小的总体代价.结论:通过机器学习建立的诊断模型较单一超声参数的效果更佳,较常规方案可降低诊断代价,该方法在右心衰竭的影像筛查中具有潜在实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛慧敏	河北省人民医院超声科	31	141	8.0	11.0
2	马琳	华北理工大学附属医院超声科	54	196	8.0	11.0
3	孙玉伟	华北理工大学附属医院超声科	18	29	4.0	4.0
4	李晓庆	开滦总医院超声医学科	8	32	3.0	5.0
5	李劼	华北理工大学附属医院超声科	10	16	3.0	4.0