高燕妮
- 作品数:3 被引量:10H指数:2
- 供职机构:上海理工大学医疗器械与食品学院更多>>
- 相关领域:医药卫生更多>>
- 基于Fisher判别分析的双相障碍识别研究被引量:3
- 2015年
- 目的:双相障碍与单相抑郁是两种不同的疾病,具有不同的发病机制,临床治疗方法也不相同,临床上早期区分却存在很大难度。本文探讨Fisher判别分析(FDA)方法在双相障碍早期识别中的应用,以达到早期区分单相抑郁和双相障碍的目的。方法:样本数据分为两组,包括复发抑郁组144例及双相障碍组107例;通过对两组间的一般人口学资料及临床特征进行统计学分析,筛选出具有显著差别的9个变量作为Fisher判别分析的观测变量;随机抽取部分案例作为训练样本,其它作为测试样本,针对训练样本,建立Fisher线性判别函数模型,并采用回代估计法计算误判率;将所建立的FDA模型用于测试样本的预测。结果:两组在年龄、性别、文化程度、家庭情况等一般人口学资料方面无显著性差异,而在HAMD、HAMA、YMRS、MDQ、HCL等9个变量间存在显著性差异。将此9个变量作为观测变量,建立最终的Fisher判别函数模型,此模型对于训练样本的预测正确率为81.6%,对于测试样本的预测正确率为74.2%。结论:Fisher判别函数模型检验结果与实际情况吻合良好,能够用于双相障碍的早期识别中。
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- 关键词:双相障碍FISHER判别分析
- 基于多层感知器神经网络的双相障碍早期识别研究被引量:7
- 2015年
- 多层感知器(MLP)神经网络属于多层前馈神经网络,具有高度智能化的特征与能力,其可以通过网络自身学习来实现复杂的非线性映射。双相障碍是一种严重的精神疾病,具有高复发率、自残率和自杀率。大多数双相障碍以抑郁发作起病,容易被误诊为单相抑郁症而延误治疗,影响预后。双相障碍的早期识别对双相障碍患者非常重要,由于该过程的非线性特点,本文探讨了MLP神经网络应用于双相障碍早期识别的效果。样本数据分为两组,包括复发抑郁组143例及双相障碍组107例;通过对两组间的临床特征进行统计学分析,筛选出具有显著差别的42个变量作为神经网络的输入变量;本研究通过选取不同的神经网络内部结构,随机抽取部分案例作为学习样本,其它作为测试样本,对于双相障碍的识别均获得了较好结果,说明MLP神经网络可应用于双相障碍的早期识别中。
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- 关键词:双相障碍
- 基于模糊综合评判的双相障碍早期识别研究
- 2014年
- 双相障碍(BPD)是一种严重的精神疾病,具有高复发率,高自残率和高自杀率。大多数情况下,双相情感障碍以抑郁相起病,易被误诊为单相抑郁症(UPD),从而延误治疗和预后不良。该文提出一种基于模糊综合评判的双相障碍早期识别方法。185例样本,其中77例为BPD组,108例为UPD组。筛选出22个变量作为模糊综合评判的因素集,结合因子分析方法,确定权重集及模糊关系矩阵,通过一定的模糊运算规则可得出模糊综合评判结果。敏感度为71.4%,特异性为85.2%,总正确率为79.5%。该模糊综合评价方法对于双相障碍及单相抑郁的区分效果较好,可以作为一种辅助工具来帮助早期识别双相障碍。
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- 关键词:双相障碍模糊综合评判