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多标签深度森林算法在构建冠心病患者PCI术后不良结局预测模型中的应用研究
1
作者
张蕊艳
张玮畅
+2 位作者
杨弘
田晶
张岩波
《中国卫生统计》
北大核心
2025年第3期355-359,共5页
目的从经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention,PCI)患者术后多维结局出发,结合多标签深度森林算法构建冠心病患者PCI术后多维不良结局的预测模型。方法收集来自山西医科大学第二医院诊断为冠心病并进行PCI术的521名...
目的从经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention,PCI)患者术后多维结局出发,结合多标签深度森林算法构建冠心病患者PCI术后多维不良结局的预测模型。方法收集来自山西医科大学第二医院诊断为冠心病并进行PCI术的521名患者。利用多标签ReliefF算法筛选特征,用ML-ROS(multi-label-random oversampling)算法进行数据不平衡处理,最后利用多标签深度森林算法构建预测模型。结果利用多标签ReliefF对特征进行筛选,显示B型钠尿肽、肌酸激酶同工酶、血红蛋白、同型半胱氨酸、C反应蛋白、血清间接胆红素等变量是影响PCI预后的重要因素。MLROS算法对多标签数据的不平衡情况进行了一定程度的改进,相比较不平衡前整体标签的不平衡程度(meanIR)由3.937降低为2.668。结论本研究将多标签深度森林算法结合PCI术后患者的不良结局进行建模。同时考虑到多标签的特征选择和数据不平衡的问题,充分考虑到临床的实际情况PCI术后患者可能同时出现多种结局的情况,更符合现代医学的要求。
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关键词
冠心病
经皮冠状动脉介入治疗
多标签
不平衡
多标签深度森林
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职称材料
题名
多标签深度森林算法在构建冠心病患者PCI术后不良结局预测模型中的应用研究
1
作者
张蕊艳
张玮畅
杨弘
田晶
张岩波
机构
山西医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室
山西医科大学附属第一医院心内科
山西中医药大学健康服务与管理学院
出处
《中国卫生统计》
北大核心
2025年第3期355-359,共5页
基金
国家自然科学基金(82173631)
山西省科技创新人才团队(202204051001026)。
文摘
目的从经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention,PCI)患者术后多维结局出发,结合多标签深度森林算法构建冠心病患者PCI术后多维不良结局的预测模型。方法收集来自山西医科大学第二医院诊断为冠心病并进行PCI术的521名患者。利用多标签ReliefF算法筛选特征,用ML-ROS(multi-label-random oversampling)算法进行数据不平衡处理,最后利用多标签深度森林算法构建预测模型。结果利用多标签ReliefF对特征进行筛选,显示B型钠尿肽、肌酸激酶同工酶、血红蛋白、同型半胱氨酸、C反应蛋白、血清间接胆红素等变量是影响PCI预后的重要因素。MLROS算法对多标签数据的不平衡情况进行了一定程度的改进,相比较不平衡前整体标签的不平衡程度(meanIR)由3.937降低为2.668。结论本研究将多标签深度森林算法结合PCI术后患者的不良结局进行建模。同时考虑到多标签的特征选择和数据不平衡的问题,充分考虑到临床的实际情况PCI术后患者可能同时出现多种结局的情况,更符合现代医学的要求。
关键词
冠心病
经皮冠状动脉介入治疗
多标签
不平衡
多标签深度森林
Keywords
Coronary heart disease
Percutaneous coronary intervention
Multi-label imbalance
Multi-Label Deep Forest
分类号
R181.2 [医药卫生—流行病学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多标签深度森林算法在构建冠心病患者PCI术后不良结局预测模型中的应用研究
张蕊艳
张玮畅
杨弘
田晶
张岩波
《中国卫生统计》
北大核心
2025
0
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