山东医药
山東醫藥
산동의약
SHANDONG MEDICAL JOURNAL
2015年
8期
18-20
,共3页
类风湿关节炎%支持向量机%诊断模型%抗环瓜氨酸多肽抗体%类风湿因子
類風濕關節炎%支持嚮量機%診斷模型%抗環瓜氨痠多肽抗體%類風濕因子
류풍습관절염%지지향량궤%진단모형%항배과안산다태항체%류풍습인자
rheumatoid arthritis%support vector machine%diagnostic model%anti-CCP%rheumatoid factor
目的：构建基于支持向量机（ SVM）的类风湿关节炎（ RA）早期诊断模型，并评价其预测效果。方法以240例RA患者和180例其他风湿免疫病患者作为研究对象，测定其血清抗环瓜氨酸多肽（ CCP）抗体和类风湿因子（ RF），采用SVM 构建早期诊断模型，并采用五次交叉验证法评价其效果。结果 SVM 仿真诊断正确率为85．48％，高于RF（70．71％）和抗CCP抗体（84．05％）。五次交叉验证结果显示，SVM仿真模型诊断RA的灵敏度（Sen）为88．33％、特异度（Spe）为81．67％，MCC 值为0．70265，说明模型性能较好。 RF 诊断 RA 的 Sen 为74．17％，Spe为66．11％，抗CCP抗体诊断RA的Sen为78．75％、Spe为91．11％。三者Sen、Spe比较，P均＜0．01。结论成功构建基于SVM的RA早期诊断模型，其对RA的预测效果较好。
目的：構建基于支持嚮量機（ SVM）的類風濕關節炎（ RA）早期診斷模型，併評價其預測效果。方法以240例RA患者和180例其他風濕免疫病患者作為研究對象，測定其血清抗環瓜氨痠多肽（ CCP）抗體和類風濕因子（ RF），採用SVM 構建早期診斷模型，併採用五次交扠驗證法評價其效果。結果 SVM 倣真診斷正確率為85．48％，高于RF（70．71％）和抗CCP抗體（84．05％）。五次交扠驗證結果顯示，SVM倣真模型診斷RA的靈敏度（Sen）為88．33％、特異度（Spe）為81．67％，MCC 值為0．70265，說明模型性能較好。 RF 診斷 RA 的 Sen 為74．17％，Spe為66．11％，抗CCP抗體診斷RA的Sen為78．75％、Spe為91．11％。三者Sen、Spe比較，P均＜0．01。結論成功構建基于SVM的RA早期診斷模型，其對RA的預測效果較好。
목적：구건기우지지향량궤（ SVM）적류풍습관절염（ RA）조기진단모형，병평개기예측효과。방법이240례RA환자화180례기타풍습면역병환자작위연구대상，측정기혈청항배과안산다태（ CCP）항체화류풍습인자（ RF），채용SVM 구건조기진단모형，병채용오차교차험증법평개기효과。결과 SVM 방진진단정학솔위85．48％，고우RF（70．71％）화항CCP항체（84．05％）。오차교차험증결과현시，SVM방진모형진단RA적령민도（Sen）위88．33％、특이도（Spe）위81．67％，MCC 치위0．70265，설명모형성능교호。 RF 진단 RA 적 Sen 위74．17％，Spe위66．11％，항CCP항체진단RA적Sen위78．75％、Spe위91．11％。삼자Sen、Spe비교，P균＜0．01。결론성공구건기우SVM적RA조기진단모형，기대RA적예측효과교호。
Objective To establish an early diagnosis of rheumatoid arthritis based on support bector machine and e -valuate its predictive effect .Methods Included 240 rheumatoid arthritis patients and 180 other rheumatic autoimmune disease patients , anti-CCP and RF was measured .Establish an early diagnosis of rheumatoid arthritis based on support vec-tor machine , and evaluate its predictive effect by using 5-fold cross validation .Results The correct diagnostic rate of 5-fold cross validation was 85.48%, diagnostic sensitivity was 88.33% and diagnostic specificity was 81.67%, prediction diagnostic accuracy was better than RF and anti-CCP (all P<0.01).MMC was 0.702 65.Conclusion The study sug-gests that rheumatoid arthritis early diagnosis model based on support vector machine have a prediction diagnostic accuracy .
