【摘 要】
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目的建立准确判别糖尿病性周围神经病变(DPN)的分类模型,为疾病的诊断提供有价值的计算机辅助方法。方法收集重庆医科大学附属第二医院2016年1-12月确诊的2199例DPN患者及在
【基金项目】
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国家社会科学基金(15BGL191)~~
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目的建立准确判别糖尿病性周围神经病变(DPN)的分类模型,为疾病的诊断提供有价值的计算机辅助方法。方法收集重庆医科大学附属第二医院2016年1-12月确诊的2199例DPN患者及在该院健康体检的2610例体检对象的52项临床信息资料,使用R软件分别构建随机森林(RF)模型和误差反向传播(BP)神经网络模型,并比较两种诊断模型的评价指标,选择最优分类模型。结果采用随机森林和BP神经网络模型对4809例观察对象进行个体患病风险分类研究,两种模型测试样本的正确率分别为99.93%、99.58%,约登指数分别为99.85%、99.14%,ROC曲线下面积分别为0.9994、0.9959。结论两种模型的分类效果均很好,但随机森林模型在判别DPN患病风险研究中具有更高的实用性。
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