期刊简介
本刊是综合性学术期刊，主要刊登人工器官、生物材料、生物力学、生物信息与控制、生物医学测量、医药工程、生物工程、中医工程、计算机在医学中的应用、医疗器械等方面的理论研究和最新成果。适合从事生物医学工程的科研、工程人员及临床医生阅读，面向国内外公开发行。
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首页>北京生物医学工程杂志
- 杂志名称：北京生物医学工程杂志
- 主管单位：北京市卫生健康委员会
- 主办单位：北京市心肺血管疾病研究所
- 国际刊号：1002-3208
- 国内刊号：11-2261/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：北京市优秀作品编辑奖（89）期刊收录：维普收录(中), 知网收录(中), 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏
数据挖掘分类算法在冠心病临床应用的比较
陈建新；西广成；王伟；赵慧辉；陈静
关键词：对比研究, 数据挖掘算法, Logistic回归, 冠心病, 证候
摘要：证候是中医理论的核心.准确判定冠心病患者属于何种证候是中医有效治疗的重要前提.本文中,基于冠心病临床流行病学调查得到的1069例中医四诊信息和相应的辨证结果数据,用四类数据挖掘方法和一类统计方法作为预测模型对其学习和预测.采用十倍交叉验证方法得到的三个指标--敏感性,特异性和正确率以及运行时间来衡量算法的性能,并从每类方法中选择一个优者进行对比研究.运行结果显示Bayesian network是贝叶斯方法中性能好的,敏感性90.17%,特异性88.89%,正确率89.24%,运行时间0.53s;径向基神经网络(RBFN)是神经网络中好的,敏感性84.07%,特异性94.32%,正确率91.49%,运行时间1.03s;Libsvm是支持向量机(SVM)方法中好的,敏感性91.19%,特异性93.15%,正确率92.61%,运行时间1.0s;ADTree是决策树方法中好的,敏感性83.73%,特异性95.99%,正确率92.61%,运行时间2.78s;Logistic回归的敏感性是88.14%,特异性94.44%,正确率是92.70%,运行时间1.09s.综合各项性能指标,SVM好,Logistic回归次之,决策树、贝叶斯和神经网络依次次之.本文的对比研究为准确判别冠心病的中医证候提供适宜的数据挖掘方法.
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