期刊简介
《实用妇产科杂志》于1985年10月创刊，是由四川省卫生和计划生育委员会主管，四川省医学会主办的面向国内外公开发行的妇产科专业期刊。本刊以广大妇产科、妇女保健、生殖健康的科研和临床工作者为主要读者对象，以解决妇产科和生殖健康工作中的各种科研和临床实际问题，提高医疗保健水平为办刊宗旨。立足临床，坚持实用，为本刊与同类刊物迥然不同的特色，对广大妇产科医生、生殖健康工作者具有很强的专业指导作用和实用价值。本刊有两百多名国内外著名妇产科专家和知名学者的编委队伍对刊物进行技术指导。
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首页>实用妇产科杂志
- 杂志名称：实用妇产科杂志
- 主管单位：四川省卫生厅
- 主办单位：四川省医学会
- 国际刊号：1003-6946
- 国内刊号：51-1145/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：国家期刊奖期刊收录：CA 化学文摘(美), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 万方收录(中), 上海图书馆馆藏, 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 维普收录(中), 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 知网收录(中)
应用机器学习方法预测巨大儿
董蓉蓉；陈灼英；杨发宏
关键词：巨大儿, 超声测量, 机器学习
摘要：目的:应用机器学习方法,提高预测巨大儿的准确性.方法:查阅2015年1月至2016年12月我院产科巨大儿及正常体质量新生儿病历,获取新生儿出生体质量及超声测量数据.以新生儿实际出生体质量为金标准,评价并比较超声内置的Hadlock公式、多元线性回归以及k近邻、支持向量机、随机森林分类的机器学习方法对巨大儿预测的准确性.结果:内置的Hadlock公式预测巨大儿的灵敏度为40.86％,Youden指数为39.95％;多元线性回归预测巨大儿的灵敏度为60.22％,Youden指数为58.85％;机器学习法中k近邻预测巨大儿的灵敏度86.21％,Youden指数为75.10％;支持向量机预测巨大儿的灵敏度86.21％,Youden指数为73.51％;随机森林预测巨大儿的灵敏度81.03％,Youden指数为71.51％.多元线性回归模型方法的Youden指数大于超声内置公式方法,差异有统计学意义(u =3.64,P＜0.001);机器学习法中k近邻、支持向量机、随机森林分类的Youden指数大于超声内置公式的Youden指数(P ＜0.001),k近邻、支持向量机的Youden指数大于多元线性回归模型法(P＜0.05).结论:机器学习方法预测巨大儿的准确性较高,具有参考应用价值.
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