神经网络模型在预测急性心肌梗死中的应用及模型预测能力的比较研究的中期报告.docx

神经网络模型在预测急性心肌梗死中的应用及模型预测能力的比较研究的中期报告 本研究旨在探讨神经网络模型在预测急性心肌梗死中的应用及模型预测能力的比较。本报告为中期报告，以下是研究进展情况： 1. 回顾文献 我们对现有的文献进行了回顾，发现神经网络模型在心脏疾病预测中具有良好的预测能力，并且与传统统计模型相比，神经网络模型具有更好的灵敏度和特异度。我们选择了两个常用的神经网络模型——多层感知器（MLP）和回旋神经网络（RNN），以及三个传统统计模型——逻辑回归、支持向量机和随机森林进行比较分析。 2. 数据预处理 我们从医院数据库中获取了1000例急性心肌梗死患者的临床数据，包括患者的基本信息、症状、生化指标、心电图、心脏超声等。我们进行了数据清洗、缺失值填充、特征选择等预处理工作。 3. 模型训练和优化 我们将数据集随机分为训练集（70%）和验证集（30%），使用Python中的Keras深度学习库搭建MLP和RNN模型，使用scikit-learn库搭建逻辑回归、支持向量机和随机森林模型。在训练过程中，我们使用了交叉验证和网格搜索等技术进行模型优化。 4. 模型评估 我们使用准确率、召回率、F1-score、ROC曲线、AUC等指标对各模型进行评估，并进行了比较分析。初步结果表明，MLP和RNN模型在预测急性心肌梗死中的表现优于传统模型，其中RNN模型效果最好。 5. 下一步工作 我们将进一步优化模型参数，增加数据集的规模，提高模型的预测能力和稳定性。同时，我们将继续探索神经网络模型在临床医学中的应用，为心脏疾病的预测和治疗提供更精准的指导。