基于深度学习的慢性阻塞性肺病与哮喘-慢性阻塞性肺疾病重叠分类

• 作者: 宋亚男 应俊 许飞飞 谢惠敏 陈广飞 齐菲
• 来源期刊: 中华医学图书情报杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 慢性阻塞性肺病 哮喘-慢性阻塞性肺疾病重叠 深度信念网络 分类模型
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: R563
• 字数: 3498字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3982.2019.02.006

摘要

目的:基于医疗大数据的深度学习分析算法,提出了一种具有辅助诊断价值的慢性阻塞性肺病与哮喘-慢性阻塞性肺疾病重叠的鉴别诊断方法.方法:选择COPDGene数据集,利用Fisher评分的方法进行特征选择,使用准确率和ROC曲线对深度信念网络模型和支持向量机模型构建鉴别诊断模型,进行分析和比较.结果:使用深度信念网络模型得出的与COPD和ACO分类有关的敏感特征与已知临床诊断策略具有较高的吻合度,支持向量机模型和深度信念网络模型的分类准确率分别为85.28％和93.56％,灵敏度分别为89.73％和95.21％,特异度分别为74.10％和89.29％.结论:利用深度信念网络构建的COPD与ACO自动分类模型具有较高的鉴别诊断能力,可以有效协助临床医生对患者进行诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐菲	解放军总医院呼吸内科	13	44	5.0	6.0
2	应俊	解放军总医院医疗大数据中心	42	291	10.0	15.0
3	陈广飞	解放军总医院生物医学工程研究室	45	338	9.0	16.0
4	谢惠敏	解放军总医院康复科	12	9	2.0	2.0
5	许飞飞	解放军总医院生物医学工程研究室	2	1	1.0	1.0
6	宋亚男	解放军总医院医疗大数据中心	4	1	1.0	1.0