【摘 要】
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目的:基于互信息特征选择的方法,挑选出与哮喘分期(缓解期和发作期)最相关的问诊症状作为特征子集,建立哮喘问诊信息的分期模型并对哮喘问诊信息进行识别,探讨其可行性.方法:制订哮喘的问诊量表,采集了40例哮喘缓解期患者和40例哮喘发作期患者.基于症状与哮喘分期标签的互信息量的大小挑选问诊的特征子集,运用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)建立哮喘分期的识别模型.结果:按
【出 处】
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中国生物医学工程学会中医药工程分会2012学术年会
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目的:基于互信息特征选择的方法,挑选出与哮喘分期(缓解期和发作期)最相关的问诊症状作为特征子集,建立哮喘问诊信息的分期模型并对哮喘问诊信息进行识别,探讨其可行性.
方法:制订哮喘的问诊量表,采集了40例哮喘缓解期患者和40例哮喘发作期患者.基于症状与哮喘分期标签的互信息量的大小挑选问诊的特征子集,运用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)建立哮喘分期的识别模型.
结果:按照互信息两大小对症状进行排序,由高到低从全部106个症状中挑选的前20个症状建立的模型,其识别率最高,达到最高83.76％.
结论:哮喘分期标签(缓解期和发作期)与症状之间的互信息量能够充分考虑哮喘分期与症状之间的相关性,基于互信息选择的特征子集适合于建立哮喘分期的识别模型.
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