基于一维卷积神经网络的糖尿病周围神经病变预测模型研究

侯伟; 赵耕; 刘玉良; 杨伟明; 郭丽

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基于一维卷积神经网络的糖尿病周围神经病变预测模型研究

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为了实现对糖尿病周围神经病变(DPN)的早期预防,辅助医生进行早期诊断与决策,提出了一种基于一维卷积神经网络的DPN预测模型,对原始数据进行了一系列的预处理工作以提高数据的质量,此外数据集的特征维度较高,为了进一步提高预测模型的准确性,进行了主成分分析(PCA)降维处理,通过自主学习数据的特征信息,从中挖掘其有价值的医学信息与规律,来实现DPN的预测。通过支持向量机、BP神经网络和一维卷积神经网络分别建立了DPN预测模型。实验结果表明,一维卷积神经网络模型预测效果优于其他两个模型,其准确率、召回率、F1值、AUC值分别达到了0.983、0.916、0.923、0.98。

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来源
《中国医学物理学杂志》 |2022年第1期|127-132|共6页
作者
侯伟; 赵耕; 刘玉良; 杨伟明; 郭丽;
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作者单位

天津科技大学电子信息与自动化学院;

天津300222;

天津医科大学代谢病医院检验科;

天津300070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物医学工程;糖尿病性昏迷及其他并发症;
关键词
糖尿病周围神经病变; 深度学习; 一维卷积神经网络; 数据预处理;

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