基于CT定量比较两种算法对慢性阻塞性肺疾病危重程度的分级

R714.253; 目的 基于CT定量分析比较C5.0决策树模型和TAN贝叶斯网络模型对慢性阻塞性肺疾病(chronic obstruc-tive pulmonary disease,COPD)危重程度分类预测的正确率.方法 回顾性收集2015年3月至2017年9月"数字肺"数据库中心COPD患者的CT扫描图像与肺功能测试结果,按《2018年慢性肺疾病诊断、治疗及预防全球策略》诊断标准,将患者分为4级.利用"数字肺"自动分析平台得到所有患者肺实质及支气管的相关指标.以肺功能分级为参照,建立C5.0决策树模型和TAN贝叶斯网络模型,比较2个模型对COPD分...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in西安交通大学学报（医学版） Vol. 40; no. 2; pp. 197 - 248
Main Authors 兰欣, 沈聪, 高俊刚, 王君, 银楠, 马光明, 郭佑民, 于楠
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西安交通大学第一附属医院信息科,陕西西安,710061%西安交通大学第一附属医院影像科,陕西西安,710061%陕西中医药大学附属医院影像科,陕西咸阳,712000 01.03.2019
Subjects
C5.0决策树模型
TAN贝叶斯网络
肺功能
COPD
Online AccessGet full text
ISSN1671-8259
DOI10.7652/jdyxb201902006

Cover

More Information
Summary:R714.253; 目的 基于CT定量分析比较C5.0决策树模型和TAN贝叶斯网络模型对慢性阻塞性肺疾病(chronic obstruc-tive pulmonary disease,COPD)危重程度分类预测的正确率.方法 回顾性收集2015年3月至2017年9月"数字肺"数据库中心COPD患者的CT扫描图像与肺功能测试结果,按《2018年慢性肺疾病诊断、治疗及预防全球策略》诊断标准,将患者分为4级.利用"数字肺"自动分析平台得到所有患者肺实质及支气管的相关指标.以肺功能分级为参照,建立C5.0决策树模型和TAN贝叶斯网络模型,比较2个模型对COPD分级的正确率.结果 C5.0的决策树模型训练样本和测试样本的正确率分别为90.76％和63.63％,TAN贝叶斯网络模型训练样本和测试样本的正确率分别为83.19％和52.73％.结论 基于CT定量分析,应用C5.0决策树模型能更好地预测COPD疾病的危重程度.
ISSN:1671-8259
DOI:10.7652/jdyxb201902006