卒中后抑郁量表的數據分析.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文對卒中后抑郁量表進行數據分析，研究卒中后抑郁的預測模型和關鍵影響特征。數據分析主要包括數據預處理、風險概率模型、類別判定模型、特征關聯分析四個部分。風險概率模型能夠以概率的方式預測患者的抑郁傾向，而類別判定模型用于判斷患者是否抑郁。特征的關聯分析，用于挖掘與抑郁和卒中相關聯的特征集合，進一步探究卒中后抑郁的成因。
　　本文首先介紹了智慧醫(yī)療和數據分析的概念和研究現狀。卒中是導致人類死亡的三大病因之一，卒中后抑郁是卒中難以治療和

2、惡化的元兇。卒中后抑郁量表是采集于卒中患者的臨床資料，包含社會人口學因素、生活習慣、疾病因素、藥物依賴、遺傳因素、綜合診斷量表、醫(yī)生診斷等多個方面，共48個特征項目。在風險概率模型的訓練中，本文重點研究PLSR算法，PLSR算法對處理具有多重共線性的卒中抑郁量表數據取得較好的效果，性能得到提升。在類別判定模型的訓練中，本文主要研究了FCBF、CFS、GA、RF等算法，并提出了GA-RF的融合特征選擇算法。GA-RF算法是利用GA算法打包

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