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基于BP神经网络和随机森林算法的冠状动脉狭窄风险识别模型研究

来源 :山西医科大学 | 被引量 : 8次 | 上传用户：cxcqjf

【摘 要】

：

目的:冠心病是由冠状动脉血管狭窄所致心肌缺血缺氧的一种心血管疾病,其预后情况复杂多变。冠心病已然成为当前威胁人类生命健康的重要原因。冠状动脉造影手术治疗是目前唯一可以直接观察冠状动脉形态的论断方法,被认为是当前诊断冠心病的“金标准”,但由于冠状动脉造影存在创伤性,禁忌症和术后并发症,费用昂贵等诸多缺点,无法开展大规模的人群筛查,因此针对冠心病患者,构建冠状动脉狭窄早期风险识别模型显得尤为重要。本研

【作 者】

：

于大海 

【出 处】

：

山西医科大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

Gensini评分 BP神经网络 随机森林 冠状动脉狭窄 疾病风险识别 

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