【摘 要】
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目的:应用机器学习方法,将脑结构磁共振(sMRI)、年龄、性别、受教育年限和MMSE量表评分作为特征,对阿尔兹海默症进行分类预测。方法:特征选择后,用L1正则Logistic回归、L1正
【机 构】
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山西医科大学基础医学院,山西医科大学转化医学研究中心
【基金项目】
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留学回国人员科技活动项目(619017);山西省回国留学人员科研资助项目(2016-061)
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目的:应用机器学习方法,将脑结构磁共振(sMRI)、年龄、性别、受教育年限和MMSE量表评分作为特征,对阿尔兹海默症进行分类预测。方法:特征选择后,用L1正则Logistic回归、L1正则支持向量机、梯度提升树分别对脑sMRI数据进行分类预测,选出最优模型后引入年龄、性别、受教育年限和MMSE量表评分特征优化模型,用10-折交叉验证评价模型性能。结果:L1正则Logistic回归分类效果最好,加入年龄、性别、受教育年限和MMSE评分后预测准确率提高0.89%~11.42%。结论:L1正则化Logistic
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