为实现糖尿病的早期筛查,提高对糖尿病分类的准确度,在研究有关糖尿病危险因素的基础上,增加糖化血红蛋白作为糖尿病早期筛查的特征之一.研究中选取与人类最为相似的食蟹猴作为研究对象,利用年龄、血压、腹围、BMI、糖化血红蛋白以及空腹血糖作为特征输入,将正常、糖尿病前期和糖尿病作为类别输出,利用K-Nearest Neighbor(KNN)和神经网络两种方法对其分类.发现在增加糖化血红蛋白作为分类特征之一时,KNN(K=3)和神经网络的分类准确率分别为81.8％和92.6％,明显高于没有这一特征时的准确率(68.1％和89.7％),KNN和神经网络都可以对食蟹猴数据进行分类和识别,起到早期筛查作用.
作者：陈真诚；杜莹；邹春林；梁永波；吴植强；朱健铭
来源：中国医学物理学杂志 2018 年 35卷 10期
