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基于多粒度级联森林的骨质疏松性骨折预测研究

来源 :北京生物医学工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yhch157

【摘 要】

：

目的骨质疏松性骨折(osteoporotic fracture,OF)的预测对于骨折防范具有重要的临床指导意义。针对传统logistic回归预测模型存在的精度不高和未考虑遗传因子问题,本文引入多

【作 者】

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徐辉煌 张海宇 林勇 

【机 构】

：

上海理工大学医疗器械与食品学院

【出 处】

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北京生物医学工程

【发表日期】

：

2019年4期

【关键词】

：

机器学习 骨质疏松性骨折 t分布邻域嵌入 随机森林 多粒度级联森林 machine learning osteoporotic fracture t -dist 

【基金项目】

：

国家自然科学基金(31301092)资助.

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目的骨质疏松性骨折(osteoporotic fracture,OF)的预测对于骨折防范具有重要的临床指导意义。针对传统logistic回归预测模型存在的精度不高和未考虑遗传因子问题,本文引入多粒度级联森林(multi-grained cascade forest,gcForest)并结合遗传因子来预测OF。方法首先基于 t 分布邻域嵌入( t -distributed stochastic neighbor embedding, t -SNE)算法对OF关联基因位点进行非线性降维,降维后的基因位点与临床

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