【摘 要】
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颈动脉狭窄、颈动脉内中膜厚度增加(CIMT)或颈动脉斑块等可导致脑卒中的发生。为实现脑卒中大规模初步筛查,提出基于医疗数据的改进的变分自编码器(VAE)来识别和预测异常颈动脉。首先,针对医疗数据存在缺失的情况,采用K近邻(KNN)、均值和众数相混合的方法(MKNN)以及改进的VAE对缺失数据进行填补以得到完整的数据集,从而提高数据的应用范围;接着,分析特征属性,并依据重要性对特征进行排序;然后,运
【机 构】
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山东大学控制科学与工程学院,中国科学院深圳先进技术研究院,深圳市第二人民医院神经内科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(81701788),深圳市科创委应用示范项目(KJYY20180703165202011)。
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颈动脉狭窄、颈动脉内中膜厚度增加(CIMT)或颈动脉斑块等可导致脑卒中的发生。为实现脑卒中大规模初步筛查,提出基于医疗数据的改进的变分自编码器(VAE)来识别和预测异常颈动脉。首先,针对医疗数据存在缺失的情况,采用K近邻(KNN)、均值和众数相混合的方法(MKNN)以及改进的VAE对缺失数据进行填补以得到完整的数据集,从而提高数据的应用范围;接着,分析特征属性,并依据重要性对特征进行排序;然后,运用逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和极限梯度提升树(XGBT)这四种有监督学习方
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