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急性冠脉综合征不良心血管事件机器学习预测模型的研究进展

目录

一、内容概述................................................3

1.急性冠脉综合征的严重性和高发病率......................4

2.心血管事件的风险评估的重要性..........................5

3.机器学习在医学领域的应用概述..........................6

二、机器学习基础理论........................................7

1.机器学习定义与分类....................................9

2.监督学习与无监督学习.................................10

3.深度学习简介.........................................12

三、急性冠脉综合征不良心血管事件预测模型的研究现状.........13

1.基于临床特征的预测模型...............................14

病史采集与分析........................................16

心电图解读............................................17

生化标志物检测........................................18

2.基于影像学的预测模型.................................20

冠状动脉造影分析......................................21

心脏超声检查..........................................22

核素心肌灌注显像......................................23

3.基于生物信息学的预测模型.............................24

基因表达谱分析........................................25

蛋白质组学数据挖掘....................................27

代谢组学数据分析......................................28

四、机器学习算法在预测中的应用.............................29

1.逻辑回归.............................................32

2.支持向量机...........................................33

3.决策树与随机森林.....................................34

4.梯度提升树...........................................36

5.神经网络与深度学习模型...............................38

五、模型评估与优化.........................................40

1.评估指标的选择.......................................41

2.模型性能评估方法.....................................42

交叉验证..............................................44

学术竞赛得分..........................................45

3.模型优化策略.........................................46

特征选择与降维........................................47

模型集成学习..........................................49

六、挑战与展望.............................................50

1.数据隐私与伦理问题...................................51

2.模型的可解释性与可信度...............