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Bayes判别分析在基于儿茶酚胺的阿尔茨海默病预测研究中的应用.pdf
第 30 卷 第 5 期 计算机与应用化学 Vol.30, No.5
2013 年 5 月 28 日 Computers and Applied Chemistry May 28, 2013
Bayes 判别分析在基于儿茶酚胺的阿尔茨海默病预测研究中的应用
1,2 2 3 2*
李佐静 ,李清 ,凌俊红 ,毕开顺
(1. 沈阳药科大学医疗器械学院,辽宁,沈阳,110016;
2. 沈阳药科大学药学院,辽宁,沈阳,110016;
3. 沈阳药科大学制药工程学院,辽宁,沈阳,110016)
摘要:利用判别分析方法通过对测量的 12 个阿尔茨海默氏症(Alzheimer’s disease, AD)患者和 12 个健康者的尿液样本中儿茶酚
胺(Catecholamines, CA )含量的测定及浓度作为训练集建立判别函数,进行疾病的诊断,交叉验证错误率为4.2 % 。采用随机
余下的 4 个数据带入判别函数,进行预测,结果表明具有很好的预测能力,正确率达到了 100 %。此方法可以通过测量人体尿
液中 C A 含量测定及浓度来诊断 A D ,对 A D 的尽早检测和早期治疗非常重要。2 组线性判别函数分别为
-19.91024+0.21873*E+0.23742*NE+0.11155*DOA+0.41789*L-DOPA-0.12661*DOPAC;-2.24864+0.03070*E+0.04914*NE+
0.06892*DOA+ 0.01704*L-DOPA+0.01598*DOPAC 。
关键词: Bayes 判别分析;阿尔茨海默病(AD);儿茶酚胺(CA) ;生物标记物
中图分类号:R914; O641 文献标识码:A 文章编号:1001-4160(2013)05-447-450
DOI: 10.11719/com.app.che
1 引言 法。DA 被应用在经济、医学、生物等领域,近年来被越
来越多的应用于疾病诊断,例如:根据就诊者的各项症
阿尔茨海默氏症(俗称老年痴呆症)是一种常见于
状、体征、实验室检查、病理学检查及某些特征等对其
老年人的中枢神经系统退行性疾病。表现为进行性记忆
做出是否有某种疾病的诊断或对几种可能患有的疾病进
和认知功能下降、日常生活能力下降和社交障碍, 并伴
有不同程度的精神行为障碍 [1] 。脑内乙酰胆碱 行鉴别诊断。判别分析的方法中较常使用的有 Bayes 判
别和 Fisher 判别[14] 。Bayes 判别分析的思想是计算新样本
(acetylcholine, Ach )与进行性记忆和认知功能相关,国
属于各个总体的条件概率,比较各个条件概率的大小,
[2-3]
内外研究表明AD 患者却是存在突触前胆碱能损伤 。
将新样本判归至条件概率最大的总体。假定对所研究的
AD 患者大脑皮层 Ach 受体数目减少,使得 Ach 的摄取
对象在抽样前已有一定的认识,常用先验分布来描
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