基于多核SVM 的 AdaBoost心力衰竭死亡率评估模型

• 作者: 刘晓玉 李灯熬 赵菊敏
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 心力衰竭 多核支持向量机 AdaBoost算法 死亡率预测
• 年，卷（期）: 2024,（5）
• 页码范围: 44-51
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.tyut.1007-9432.2023.05.007

摘要

[目的]心力衰竭简称心衰,是一种复杂的临床综合征,具有高发病率、高死亡率和预后效果不佳等显著特点,是各类心脏疾病发展的终末期,严重危害人类健康.因此,对心衰患者进行早期的预后评估研究至关重要,可以最大程度地帮助患者生存.[方法]提出一种基于多核支持向量机(multi kernel support vector machine,MK-SVM)和自适应提升算法(adaptive boosting,AdaBoost)的心力衰竭死亡率评估模型(MK-SVM-AdaBoost).该算法利用 MK-SVM 将特征映射到高维空间,并依据 AdaBoost 算法将基本分类器进行集成,实现死亡率的精确预测.同时,将合成少数过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)和 Tomek links 欠采样技术相结合的混合抽样方法引入到预测模型中,减轻不平衡数据集对模型性能的影响.[结果]在收集于白求恩医院的小型心衰数据集上进行心衰患者 30 d 内死亡率预测实验.实验结果表明,MK-SVM-AdaBoost 模型的准确率和召回率分别达到了 85.63%和 86.33%,优于现有方法,ROC曲线下与坐标轴围成的面积(area under curve,AUC)和其微观平均值(micro-mean AUC,MiA-AUC)分别达到了 91.00%和 92.00%,表明提出的模型具有良好的稳定性.[结论]提出的模型具有较高的准确率和稳定性,可以为医生的临床决策提供一定的参考.今后课题将继续对数据集进行扩充,并对分级预警进行研究,以便对患者进行更有效的评估.