【摘 要】
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目的:探索基于认知测查(MCCB)数据的支持向量机模型对精神分裂症的判别作用。方法:入组符合DSM-IV精神分裂症诊断标准的患者425例和正常对照404例,使用MCCB量表评定两组被试
【机 构】
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北京大学回龙观临床医学院,北京工业大学
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目的:探索基于认知测查(MCCB)数据的支持向量机模型对精神分裂症的判别作用。方法:入组符合DSM-IV精神分裂症诊断标准的患者425例和正常对照404例,使用MCCB量表评定两组被试的认知功能,然后应用支持向量机模型对MCCB量表中的所有34个变量数据进行判别分析,此外,经过Relief算法筛选出16个变量再次应用支持向量机模型进行判别分析,最后应用受试者工作特征(ROC)曲线和曲线下面积(AUC)评价模型的性能。结果:采用MCCB量表全部34个变量对精神分裂症的识别准确率为78.0%,经过Relief
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