支持向量机和人工神经网络在冠状动脉旁路移植术后晚期静脉移植血管病患病风险预测中的应用

• 作者: 凤思苑 刘媛媛 刘寅 崔壮 巩晓文 李长平 马骏 高静
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 静脉移植血管病 支持向量机 人工神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 493-496
• 页数: 4页
• 字数: 3220字
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨支持向量机和人工神经网络在预测个体冠状动脉旁路移植术后晚期静脉移植血管病患病风险中的应用.方法 选取2015年3月-2017年12月天津市胸科医院CABG术后超过一年的冠状动脉粥样硬化性心脏病患者,分别应用径向基SVM、多项式SVM和BP神经网络建立晚期SVGD预测模型.通过受试者工作特征曲线下面积、精确率、召回率及F1指标评价模型的预测性能.结果 BP神经网络在测试集中反映模型精确率和召回率的F1值为0.84,而ROC曲线下面积均值为0.773,大于其他两种SVM预测模型.结论 BP神经网络对晚期SVGD的预测表现更佳,有助于临床的辅助诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔壮	天津医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系	103	800	16.0	21.0
2	刘寅	天津市胸科医院心血管病研究所	82	402	10.0	15.0
3	李长平	天津医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系	112	659	15.0	20.0
4	高静	天津市胸科医院心血管病研究所	38	141	7.0	10.0
5	刘媛媛	天津医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系	44	196	8.0	13.0
6	巩晓文	天津医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系	6	6	2.0	2.0
7	凤思苑	天津医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系	5	3	1.0	1.0