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基于体质的缺血性中风病复发风险评估模型建立研究 被引量：17
1
作者 王桂倩 谢雁鸣 +4 位作者 易丹辉 张寅 高阳 黎元元 魏瑞丽 《中华中医药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期4860-4866,共7页
目的:构建基于体质的缺血性中风病复发风险评估模型。方法:采用注册登记研究,共纳入1384例首发动脉粥样硬化性缺血性中风病患者的一般信息及发病时的症状和体征等多维度信息,采用Grouplasso Logistic模型辨识缺血性中风病复发的核心危... 目的:构建基于体质的缺血性中风病复发风险评估模型。方法:采用注册登记研究,共纳入1384例首发动脉粥样硬化性缺血性中风病患者的一般信息及发病时的症状和体征等多维度信息,采用Grouplasso Logistic模型辨识缺血性中风病复发的核心危险因素,运用多因素Logistic模型构建基于体质的缺血性中风病复发风险评估模型。结果:痰湿质患者复发风险是2.133倍,95%CI[1.049,4.340];血瘀质患者复发风险是2.585倍,95%CI[1.288,5.188]。基于体质的缺血性中风病复发风险评估模型AUC值为0.766,西医危险因素缺血性中风病复发风险评估模型的AUC值0.718。结论:基于体质的缺血性中风病复发风险评估模型其预测效能更佳,根据数据来源,该模型可能更适用于缺血性中风病中经络和发病时就诊于三级医院的缺血性中风病复发的风险评估。 展开更多
关键词 缺血性中风病 复发 group lasso logistic 风险评估 体质
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基于Group LASSO Logistic回归分析模型分析流行性乙型脑炎早期临床症状与预后的关联 被引量：7
2
作者 刘妍琛 张晓曙 +8 位作者 崔旭东 金娜 赵祥凯 赵昕 郑洪淼 李娟生 申希平 孟蕾 任晓卫 《中华疾病控制杂志》 CSCD 北大核心 2021年第8期891-897,934,共8页
目的探索Group LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)Logistic回归分析模型在研究流行性乙型脑炎(简称乙脑)早期临床症状与预后之间的关系中的应用。方法收集整理2017—2018年甘肃省乙脑报告发病数据,建立乙脑预后... 目的探索Group LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)Logistic回归分析模型在研究流行性乙型脑炎(简称乙脑)早期临床症状与预后之间的关系中的应用。方法收集整理2017—2018年甘肃省乙脑报告发病数据,建立乙脑预后影响因素的Group LASSO Logistic回归分析模型,通过交叉验证法选择惩罚参数,筛选出影响乙脑预后的早期临床症状。结果纳入的866名乙脑患者中,有预后结局的共764名,其中死亡者占22.5%、有后遗症者占12.6%、好转者占17.8%、痊愈者占47.1%。筛选出的变量有意识障碍、呼吸衰竭、呼吸节律改变、肌张力增强及乙脑疫苗接种史。结论通过构建Group LASSO Logistic回归分析模型可以筛选出对预后有影响的早期临床症状。 展开更多
关键词 group lasso logistic回归分析模型 流行性乙型脑炎 早期临床症状 预后
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脱贫地区农户返贫风险与诱发因素分析——基于甘肃省14县1735农户的调查数据
3
作者 沈雪源 耿小娟 《热带农业工程》 2023年第6期66-73,共8页
为研究脱贫地区的返贫风险和诱发因素,以甘肃省14县1 735农户为研究对象,利用Group Lasso logistic模型定量分析脱贫地区的返贫诱发因素。结果表明:(1)自然因素是影响返贫的重要因素;(2)物质资本风险抵御作用显著,尤以耐用品折合价值最... 为研究脱贫地区的返贫风险和诱发因素,以甘肃省14县1 735农户为研究对象,利用Group Lasso logistic模型定量分析脱贫地区的返贫诱发因素。结果表明:(1)自然因素是影响返贫的重要因素;(2)物质资本风险抵御作用显著,尤以耐用品折合价值最为明显;(3)不同类型社会资本在谋生中的替代作用存在差异;(4)人力资本的返贫风险防控作用显著。因此,应注重提升农户的自然变现能力,完善技能培训体系,注重人才培养,提高脱贫地区农户人力资本水平,强化农户信息素质。 展开更多
关键词 脱贫地区 返贫风险 返贫诱发因素 group lasso logistic模型 甘肃省
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基于稀疏组lasso的脑机接口通道和特征选择研究 被引量：8
4
作者 王金甲 薛芳 李慧 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1831-1837,共7页
脑电信号(EEG)特征提取和分类是脑机接口(BCI)系统的核心问题之一。由于BCI系统中EEG信号多通道采样和特征向量的高维性,有效的特征选择算法已经成为研究中不可分割的一部分。针对EEG特征选择问题采用一种新方法:基于封装式稀疏组lasso... 脑电信号(EEG)特征提取和分类是脑机接口(BCI)系统的核心问题之一。由于BCI系统中EEG信号多通道采样和特征向量的高维性,有效的特征选择算法已经成为研究中不可分割的一部分。针对EEG特征选择问题采用一种新方法:基于封装式稀疏组lasso的EEG融合特征的同时通道和特征选择方法。实验中将该方法与现有的通道选择和特征选择方法进行比较,结果表明,该方法更适用于高维融合特征的最优特征子集选择问题,且该算法稳定、时间成本低。此外,在保证错误率相当或较低的情况下,该方法能够同时实现通道和特征选择。国际BCI竞赛IV的两类运动想象信号的测试错误率为15.28%。 展开更多
关键词 脑机接口 特征融合 通道选择 特征选择 基于稀疏组lasso的logistic回归 块坐标下降
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