期刊简介
本刊目前稿源丰富，作者和读者遍及全国，乃至部分海外.目前在预防医学领域，享有较高的声誉，在行业内被视为品牌期刊，在科研成果坚定、职称评定等方面被定为A类期刊。本刊优势：内容新，学术性强（高等学府办刊，编委函盖全国医学院校，科研成过多，项目多，硕士及博士课题多），内容丰富，范围广泛（囊括预防医学各个专业领域，同时刊载临床医学研究的新成果、新动态及经验交流），已提高为主，兼顾普及。栏目有：论著、综述、流行病与统计方法、环境与职业卫生、营养与食品卫生、儿少卫生与妇幼保健、基层卫生服务、卫生政策与管理、健康与社会行为、实验技术及其应用、疾病预防控制、卫生监督、临床医学研究、护理园地
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首页>现代预防医学杂志
- 杂志名称：现代预防医学杂志
- 主管单位：国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中华预防医学会 四川大学华西公共卫生学院
- 国际刊号：1003-8507
- 国内刊号：51-1365/R
- 出版周期：半月刊
期刊荣誉：中国预防医学会系列杂志优秀期刊期刊收录：农业与生物科学研究中心文摘, 万方收录(中), 上海图书馆馆藏, 文摘与引文数据库, 知网收录(中), Pж(AJ) 文摘杂志(俄), 剑桥科学文摘, 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 哥白尼索引(波兰), CA 化学文摘(美), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
人工神经网络建立食管癌发病预测模型的比较研究
徐继承；李磊；刘桂红；周风娟；苗慧；孙桂香；赵华硕；张训保；金英良；黄水平
关键词：BP神经网络, Logistic回归, 预测模型
摘要：[目的]通过人工神经网络建立食管癌预测模型,为大规模筛检食管癌奠定基础.[方法]对2007～2008年徐州地区食管癌患者进行病例对照研究,应用修剪算法BP神经网络、C5.0决策树、传统Logistic回归3种办法建立预测模型,并比较3种模型的预测精度.[结果]分别选择单隐层的修剪算法BP神经网络模型、修剪纯度为75％的C5.0决策树模型和Logistic回归模型建立预测模型,预测精度分别为97.82％、96.73％、94.82％,差异有统计学意义.ROC曲线下面积比较修剪算法BP神经网络模型优于C5.0决策树和Logistic回归,各曲线下面积比较差异有统计学意义(x2=7.440 5,P=0.024 2).[结论]应用侈剪算法BP神经网络建立好的预测模型相比用C5.0决策树和Logisfic回归建立的模型用于食管癌的初筛效果较好.
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