【摘 要】
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针对心血管疾病传统预测模型无法纳入非线性多分类复杂因素、基于浅层神经网络的预测模型准确率低、基于医学图像处理的预测模型说服力不足的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络的心血管疾病预测模型。首先,对所需的年龄、血糖、胆固醇、胸痛类型等13种生理、症状参数进行缺失值填充、Z-score数值归一化处理;然后,以二维矩阵的方式输入卷积层,通过大小为1、3、5的卷积核以步长为1的频率进行卷积操作,将提取到的
【基金项目】
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吉林省科技厅项目（20200404212YY）；
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针对心血管疾病传统预测模型无法纳入非线性多分类复杂因素、基于浅层神经网络的预测模型准确率低、基于医学图像处理的预测模型说服力不足的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络的心血管疾病预测模型。首先,对所需的年龄、血糖、胆固醇、胸痛类型等13种生理、症状参数进行缺失值填充、Z-score数值归一化处理;然后,以二维矩阵的方式输入卷积层,通过大小为1、3、5的卷积核以步长为1的频率进行卷积操作,将提取到的特征图利用Max pooling策略降低维度进行再取样;最后,设置学习率与Dropout率,利用Adam算法对模型进行优化,在Softmax分类器输出分类结果。在UCI数据库中的数据集Statlog和Heart disease database上独立进行实验,所提模型的准确率分别为93.36%和94.48%:与基于哑变量的逻辑回归预测模型相比,准确率分别提高了11.2个百分点和12.18个百分点;与基于粒子群优化算法的学习机预测模型相比,所提模型的预测准确率分别提高了5.05个百分点和4.84个百分点。实验结果表明,所提一维卷积神经网络预测模型可以应用于临床心血管疾病预测。
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