關鍵詞：靜脈移植血管病 支持向量機 人工神經網絡 預測模型 

摘要：目的探討支持向量機和人工神經網絡在預測個體冠狀動脈旁路移植術后晚期靜脈移植血管病患病風險中的應用。方法選取2015年3月-2017年12月天津市胸科醫院CABG術后超過一年的冠狀動脈粥樣硬化性心臟病患者,分別應用徑向基SVM、多項式SVM和BP神經網絡建立晚期SVGD預測模型。通過受試者工作特征曲線下面積、精確率、召回率及F1指標評價模型的預測性能。結果 BP神經網絡在測試集中反映模型精確率和召回率的F1值為0.84,而ROC曲線下面積均值為0.773,大于其他兩種SVM預測模型。結論 BP神經網絡對晚期SVGD的預測表現更佳,有助于臨床的輔助診斷。

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