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[1]李翔宇,杨建萍,吴炯.基于变换AUC的颈动脉斑块稳定性预测模型[J].浙江理工大学学报,2024,51-52(自科四):529-536.
 LI Xiangyu,YANG Jianping,WU Jiong.A prediction model of carotid plaque stability based on transformed AUC[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2024,51-52(自科四):529-536.
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基于变换AUC的颈动脉斑块稳定性预测模型()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第51-52卷
期数:
2024年自科第四期
页码:
529-536
栏目:
出版日期:
2024-07-10

文章信息/Info

Title:
A prediction model of carotid plaque stability based on transformed AUC
文章编号:
1673-3851 (2024) 04-0529-08
作者:
李翔宇杨建萍吴炯
1.浙江理工大学,a.计算机科学与技术学院;b.理学院,杭州 310018;2.浙江大学医学院附属浙江医院,杭州 310000
Author(s):
LI Xiangyu YANG Jianping WU Jiong
1a.School of Computer Science and Technology; 1bSchool of Science, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China; 2.Affiliated Zhejiang Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou 310000, China
关键词:
变换AUC向前逐步回归斑块稳定性生物标志物模型筛选
分类号:
TP181;R445-2
文献标志码:
A
摘要:
为了准确识别颈动脉斑块的重要生物标志物,在改进生物标志物所包含信息量的度量方法的基础上,通过向前逐步回归建立了基于变换AUC(Transformed area under curve)的颈动脉斑块稳定性预测模型。首先,在ROC(Receiver operating characteristic)空间提出变换AUC,并给出该指标在双正态分布模型和自由分布模型下的估计方法;然后,使用R统计软件,对比分析变换AUC与AUC等常用评估指标对非传统生物标志物的评估性能;最后,基于浙江医院提供的影像数据,利用变换AUC度量生物标志物的信息量,使用向前逐步回归筛选模型的方法建立高精度的颈动脉斑块稳定性预测模型。研究结果表明,该颈动脉斑块稳定性预测模型的AUC值达到0.9以上,能够准确识别斑块的稳定性,为临床医师对患者进行个性化诊疗提供更精准的参考依据。

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2023-11-16
网络出版日期:2024-04-12
基金项目: 国家自然科学基金项目(12071436);浙江省基础公益类项目(GF22H096743)
作者简介: 李翔宇(1999—),男,山东临沂人,硕士研究生,主要从事大数据分析、应用统计方面的研究
通信作者: 吴炯,E-mail:wujiong0118@aliyun.com
更新日期/Last Update: 2024-08-01