【摘 要】
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阿尔兹海默症指的是我们所俗称的老年痴呆症,它是一种隐匿性的因神经系统退化而导致的疾病,目前我国的阿尔兹海默症患病人数高达1000万人,该疾病存在着诊断困难、缺乏科学有效治疗方案以及病患对社会和家庭看护成本高等问题。《2021年世界阿尔茨海默病报告》中表明阿尔兹海默症的误诊概率高达25%,并且在诊断过程中也有很多流程需要消耗大量的人力财力。如何挑选出诊断阿尔兹海默症的关键变量并对该疾病做出诊断,是当
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阿尔兹海默症指的是我们所俗称的老年痴呆症,它是一种隐匿性的因神经系统退化而导致的疾病,目前我国的阿尔兹海默症患病人数高达1000万人,该疾病存在着诊断困难、缺乏科学有效治疗方案以及病患对社会和家庭看护成本高等问题。《2021年世界阿尔茨海默病报告》中表明阿尔兹海默症的误诊概率高达25%,并且在诊断过程中也有很多流程需要消耗大量的人力财力。如何挑选出诊断阿尔兹海默症的关键变量并对该疾病做出诊断,是当前阿尔兹海默症的研究热点之一。本文从数据出发,基于来自阿尔兹海默症的权威数据库ADNI的3696个样本,通过查阅大量阿尔兹海默症相关文献后,依据《2021年世界阿尔茨海默病报告》中提出结合临床认知测试、验证性扫描和脑脊液检测的最有效诊断方法,选出38个特征变量。然后根据筛选的特征变量建立XGBoost模型,智能判别患者是否患阿尔兹海默症。本文的研究内容包括:根据阿尔兹海默症样本数据混合（包含连续、离散变量）、缺失的特点,运用Bootstrap重抽样稳定性变量选择方法筛选重要变量,即首先通过Bootstrap重抽样方法抽取B个训练集和测试集;其次运用随机森林方法分别插补B个训练集,得到B个拟完全数据集;再次基于拟完全数据集,运用lasso方法和XGBoost方法变量选择,得到B个变量集。由于B个拟完全样本集所选出的变量不尽相同,我们选择合适的惩罚值运用S准则,充分获取B个变量集的信息,筛选出最终的重要变量。最后建立XGBoost二分类判别模型,判别患者是否患有阿尔兹海默症。数据分析结果显示,我们提出的方法可以很好的判别患者是否患阿尔兹海默症,本文对阿尔兹海默症的诊断有一定的实际意义。
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