《表2 四种机器学习算法性能的比较》
在本研究中,同时应用了心电图、年龄、合并症这些特征,基于机器学习的算法实现了LVDD的评估模型,结果表明基于支持向量机的评估模型具有较高的敏感性(91%)和特异性(78%),ROC受试者工作特征曲线下面积(AUC)达92%,准确性和稳定性较既往相似研究更高,相较于传统超声心动图检查更简单,能够节省大量的医疗资源,易在临床推广,可作为一般人群左室舒张功能不全的常规筛查手段,进而早期做出干预,改善患者的预后。
图表编号 | XD009736800 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.11.15 |
作者 | 孙志阔、鲁小晴、徐予 |
绘制单位 | 新乡医学院心内科、郑州大学第一附属医院、河南省人民医院心内科 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |