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利用人工神经网络模型预测原发性高血压的分析.pdf 40页

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本研究利用之前在辽宁省彰武县农村进行的EH流行病学调查的资料进行统 计、预测分析。该调查采用整群多级随机抽样的方法总计调查5208人,最后30岁 以上常住人群共计4126名调查对象被纳入本次研究,其中女1942人,男2184人。 二、调查内容和检测指标 在现场以问询和测量的方式填写调查表,调查内容主要包括:一般特征,吸 烟史,饮酒史等;测量血压、体重、身高等 现场每人采血5ml(隔夜空腹),经离心后分离血清,分装冰冻保存用于血清指 标检测。 三、诊断标准和测量方法: 高血压诊断是根据1999年1]『H0/ISH公布的高血压诊断标准∞1:收缩压≥ 140mmHg和/或舒张压≥90mmHg或既往确诊的原发性高血压者。血压测量及其他 血清生化检测指标由专业医护人员在标准条件下进行测量。 胆固醇、甘油三酯、HDL、LDL、血清钠、血清钾、血清铁、血清钙等指标 的水平采用日本第一化学提供的7150型全自动生化分析仪,用比色法进行分析。 血糖水平采用美国强生公司生产的稳捷基础型血糖分析仪,用滴血法进行分析。 四、神经网络模型的建立 ANNs模型采用含有一个隐含层的三层BP神经网络模型。模型输入层的神经元 为单因素分析中P<0.05的与高血压相关的因素,输出层有1个神经元(即按照诊 断标准判断研究对象是否患高血压),隐含层的神经元个数通过实验根据均方误差 择优确定。隐含层的激活函数为tansig,输出层的激活函数为logsig。 本研究将4126例资料按照性别、年龄进行均衡后按3:1的比例随机分为训 练总集(3096例)和测试集(1030例)两部分,分别用于模型的建立和测试。为 3:1的比例随机分为训练集(2334例)和检验集(762例),利用检验集时时地 检查训练效果。 五、资料统计分析方法 2 类非条件Logistic回归的高血压预测模型和绘制模型预测识别的ROC曲线。预测 概率的判别标准为0.5,即p≥O.5时预测结果为患高血压,否则为不患高血压。 统计学显著性水平规定为Q=0.05。 结 果 i sti 一、非条件单因素Log c回归模型进行高血压预测 对调查数据进行高血压的单因素分析,筛选出p<O.05的因素作为预测模型的 输入变量,共22个因素与高血压有关。 i stc回归模型进行高血压预测 二、非条件多因素Logi (一)建立非条件多因素Logistic回归模型 对训练总集的3096例样本进行非条件多因素Logistic回归分析,将单因素 筛选出的指标作为自变量(身高、体重己转化为BMI故未进入模型),以研究对象 是否患高血压为因变量建立多因素Logistic回归模型。模型采用最大似然估计前 进法进行逐步回归分析,入选变量的标准是p<O.05,剔除变量的标准是p>O.10。 经逐步回归后,共有9个因素进入模型,模型改善情况检验(x2=4.335)和整个 模型检验(x2=1439.457)。整个训练总集的分类一致率为78.42%,特异度为 80.45%,灵敏度为76.62%, (二)利用非条件多因素Logistic回归模型预测 模型预测,测试集一致率为77.48%,特异度为80%,灵敏度为74.85%。 三、BP神经网络模型进行预测 (一)建立BP神经网络模型 建立一个三层的BPANNs模型,以单因素筛选出的全部22个因素作为输入变 量,其隐含层设为22个神经元,输出层1个神经元(即是否患EH)。目标误差取 0.01,学习速率取0.1,最大训练周期2000。经过17步训练,此时训练中均方误 均方误差达到极小值而结束。测试训练好的BPANNs模型的拟合效果,训练集的分 类一致率为81.06%,检验集的分类一致率为77.95%,整个训练总集的分类一致率 为80.30%,特异度为84.48%,灵敏度为76.16%。 (二)利用BP神经网络模型进行预测 用上述BPANNs模型预测测试集(1030例)研究对象是否患高血压,测试结果 见表5。其测试集分类一致率为78.83%,特异度为81.57%,灵敏度为76.42%。 i sti 四、BP神经网络模型与Logc回归模型高血压预测比较

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