轻度认知功能障碍患者预后情况的评估预测模型

摘要：

目的 通过数学方法建立轻度认知功能障碍患者24个月预后的判别评估模型.方法 通过对152例轻度认知功能障碍患者的27项临床指标的分析,分别运用贝叶斯判别分析、决策树、BP神经网络、模糊C均值聚类及K均值聚类进行评估预测,选择准确率较高的判别模型.结果 通过差异性检验,根据P＜0.01共筛选出6项指标,建立5种评估预测模型,经过100次随机抽样诊断模拟,得到贝叶斯判别分析在轻度认知功能障碍患者预后评估的平均正确率达74.86％,最高正确率达到84.21％.结论 本研究建立的数学模型能提高轻度认知功能障碍患者24个月预后的评估准确率.

关键词：轻度认知功能障碍、贝叶斯判别分析、模糊C均值聚类

所属期刊栏目：39

分类号：R311;R749.1(医用一般科学)

资助基金：Supported by the Natural Science Foundation of Chongqing CSTC2013jcyjA10041.重庆市自然科学基金CSTC2013jcyjA10041

在线出版日期：2017-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：281-285