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基于逻辑回归模型的缺血性脑卒中发病率预测研究

修订日期：2019-12-27 点此下载全文

引用本文：李鹏,闵慧,瞿昊宇,等.基于逻辑回归模型的缺血性脑卒中发病率预测研究[J].医学信息学杂志,2020,41(6):28-32

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作者	单位
李鹏	湖南中医药大学信息科学与工程学院长沙 410208 中南大学湘雅三医院长沙 410006 医学信息研究湖南省普通高等学校重点实验室(中南大学) 长沙 410006
闵慧	湖南信息职业技术学院软件学院长沙 410200
瞿昊宇	湖南中医药大学信息科学与工程学院长沙410208
罗爱静	中南大学湘雅三医院长工程学院长沙医学信息研究湖南省普通高等学校重点实验室(中南大学) 长沙 410006

基金项目:国家社会科学基金重点项目"网络健康信息资源聚合与精准信息服务研究"（项目编号：17AZD037）；国家重点研发计划"中医智能舌诊系统及数据平台研发与应用"（项目编号：2017YFC1703306）；湖南省自然科学基金青年项目"无线传感网中基于压缩感知的数据收集关键技术研究"（项目编号：2019JJ50453）；湖南省自然科学基金面上项目"基于‘法-方-药’网络机器学习的中医治疗银屑病复方功效预测研究"（项目编号：2018JJ2301）；湖南省科技厅重点项目"基于大数据的中西医结合防治脑梗死创新技术研究与推广应用"（项目编号：2017SK2111）；湖南中医药大学开放基金项目"面向动态蛋白质网络的功能模块挖掘方法研究"（项目编号：2018JK02）。

中文摘要:介绍基于逻辑回归模型的缺血性脑卒中发病率预测方法及流程，包括收集和清洗数据、构建大数据平台、提取预测特征、构建基于逻辑回归的模型等。通过仿真实验验证该方法的有效性，为脑卒中数据分析、疾病预防提供技术支持。

中文关键词:缺血性脑卒中数据清洗特征提取逻辑回归小批量梯度下降法预测精度

Study on the Prediction of the Incidence of Ischemic Stroke Based on Logistic Regression Model

Abstract:The paper introduces the prediction methods and process of the incidence of ischemic stroke based on logistic regression model, including collecting and cleaning data, building big data platform, extracting prediction features, building a logistic regression-based model, etc., and verifies the effectiveness of this method through simulation experiment, which provides technical support for data analysis and disease prevention of stroke.

keywords:ischemic stroke data cleaning feature extraction logistic regression mini-batch gradient descent method prediction accuracy

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