【摘 要】
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为初步研究面部运动神经传导检查数据,提出运用机器学习方法进行深度数据挖掘、分析,找出相关性最高的特征值,以研究其主要的影响因素及探讨临床诊断预测的可能性。收集成都
【机 构】
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成都中医药大学附属医院神经内科,成都信息工程大学电子工程学院
【基金项目】
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四川省教育厅重大培育资助项目(18CZ0021)
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为初步研究面部运动神经传导检查数据,提出运用机器学习方法进行深度数据挖掘、分析,找出相关性最高的特征值,以研究其主要的影响因素及探讨临床诊断预测的可能性。收集成都中医药大学附属医院10个月的肌电检查报告共2352份数据,筛选符合标准的575份报告,制作数据集,利用编程的方式对其检查数据和报告结论进行量化分析,分别建立KNN、逻辑回归、随机森林、stacking算法模型,经过调参选取正确率最高的模型进行特征提取以研究其主要影响因素及研究临床判读预测的可能性。实验结果表明,一方面在肌电图临床判读中随机森林算法
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