Stacking集成学习算法验证动脉损伤对糖尿病早期检测的意义

张明伟; 张天逸; 钟鸣; 程云章

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Stacking集成学习算法验证动脉损伤对糖尿病早期检测的意义

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背景:糖尿病可引起广泛的动脉结构和功能病理变化,导致动脉僵硬度增加、顺应性降低和动脉弹性降低。本研究从动脉损伤的角度,实现对尚未出现临床表现但有动脉损伤的糖尿病患者的早期检测。方法:动脉损伤会导致血管的力学参数发生变化,而脉搏信号的波形变化与心血管系统的力学参数变化密切相关。通过9级小波对糖尿病患者脉搏信号进行分解,提取cD8、cD7、cD6系数(中高频成分,代表信号细节特征),作为能够反映动脉损伤程度的特征,将特征矩阵输入到10折交叉验证模型的Stacking集成学习模型中,设置第一层的4个基学习器为SVM、Random Forest、XGBoost、Extra Trees,第二层的元学习器是KNN。结果:单个机器学习模型可以达到90%以上的准确率。Stacking集成学习算法的准确率比单一机器学习模型高4%~5%,ROC曲线下面积提高1%~6%。结论:小波分解得到的脉搏信号cD8、cD7、cD6系数可以有效反映糖尿病引起的动脉损伤程度,因此动脉损伤对糖尿病的早期检测具有一定的指导意义。Stacking集成学习算法将多个模型的优势结合起来生成一个新模型,可以获得比单一模型更好的性能。

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来源
《中国医学物理学杂志》 |2022年第8期|1003-1009|共7页
作者
张明伟; 张天逸; 钟鸣; 程云章;
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作者单位

上海理工大学健康科学与工程学院;

上海介入医疗器械工程技术研究中心;

复旦大学附属中山医院;

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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;
关键词
糖尿病; 脉搏信号; 小波分解; 集成算法; 动脉损伤;

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