换一批基于受监督自组织映射的慢性阻塞性肺疾病氧减状态辨识
Identification of oxygen depletion status in chronic obstructive pulmonary disease based on supervised self-organized mapping
摘要慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种与人体肺部及呼吸道相关的常见慢性疾病,严重威胁着人类健康.氧减状态的准确辨识对于诊断COPD具有重要的临床指导意义.基于受试人员的6分钟步行数据,本文展开了COPD氧减状态的辨识研究,对每个待辨识点进行特征表示,包括血脉氧饱和度指数、脉搏、血脉氧饱和度指数的窗口特征、梯度特征以及耦合特征,在上述特征表示的基础上,使用数据集来训练用于氧减状态辨识的受监督自组织神经网络模型.严格的对比实验结果表明:本文所提出的辨识模型优于现有的其他方法,全局性能指标AUC达到了 0.8611,可以有效用于氧减状态的辨识,对于COPD的诊断具有重要的参考价值.
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关键词
慢性阻塞性肺疾病氧减状态辨识特征表示受监督自组织映射Chronic obstructive pulmonary diseaseOxygen depletion status identificationFeature representationSupervised self-organizing map
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DOI
10.3969/j.issn.1673-7571.2024.03.016
发布时间
2024-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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