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目的:探讨机器学习层次聚类算法用于先天性眼球震颤(CN)眼动波形自动分类和波形诊断的可行性。方法:回顾性病例系列研究。收集2018年12月至2019年9月就诊于天津市眼科医院的90例(90只眼)CN患者资料,其中男性67例,女性23例,年龄(12±9)岁。所有患者采用高速视频眼动仪记录眼动波形。对标准化后的眼动波形进行无监督机器学习层次聚类分析,获得可视化分类结果并予以波形命名,统计每种波形的发生比例,分析波形成分与CN患者视功能的相关性。统计学方法为独立样本 t检验和Pearson相关性分析。 结果:在90例(90只眼)CN患者的46 620个有效眼动波形中,通过机器学习层次聚类算法自动分出7种波形,分别命名为波形Ⅰ(14 259个,30.59

作者:刘彦孜;史学锋

来源:中华眼科杂志 2022 年 58卷 3期

知识库介绍

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作者:
刘彦孜;史学锋
来源:
中华眼科杂志 2022 年 58卷 3期
标签:
眼震,先天性 机器学习 聚类分析 眼震电图描记术 眼球运动 Nystagmus, congenital Machine learning Cluster analysis Electronystagmography Eye movements
目的:探讨机器学习层次聚类算法用于先天性眼球震颤(CN)眼动波形自动分类和波形诊断的可行性。方法:回顾性病例系列研究。收集2018年12月至2019年9月就诊于天津市眼科医院的90例(90只眼)CN患者资料,其中男性67例,女性23例,年龄(12±9)岁。所有患者采用高速视频眼动仪记录眼动波形。对标准化后的眼动波形进行无监督机器学习层次聚类分析,获得可视化分类结果并予以波形命名,统计每种波形的发生比例,分析波形成分与CN患者视功能的相关性。统计学方法为独立样本 t检验和Pearson相关性分析。 结果:在90例(90只眼)CN患者的46 620个有效眼动波形中,通过机器学习层次聚类算法自动分出7种波形,分别命名为波形Ⅰ(14 259个,30.59

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