关键词：静脉移植血管病 支持向量机 人工神经网络 预测模型 

摘要：目的探讨支持向量机和人工神经网络在预测个体冠状动脉旁路移植术后晚期静脉移植血管病患病风险中的应用。方法选取2015年3月-2017年12月天津市胸科医院CABG术后超过一年的冠状动脉粥样硬化性心脏病患者,分别应用径向基SVM、多项式SVM和BP神经网络建立晚期SVGD预测模型。通过受试者工作特征曲线下面积、精确率、召回率及F1指标评价模型的预测性能。结果 BP神经网络在测试集中反映模型精确率和召回率的F1值为0.84,而ROC曲线下面积均值为0.773,大于其他两种SVM预测模型。结论 BP神经网络对晚期SVGD的预测表现更佳,有助于临床的辅助诊断。

中国卫生统计杂志要求:

{1}计量单位以国家法定计量单位为准；统计学符号按国家标准《统计学名词及符号》的规定书写。

{2}本刊维护首发权，切勿一稿多投。稿件寄出3个月内未收到用稿通知者，作者可自行处理。来稿一律不再退还。

{3}文章题名应简洁、确切、真实反映文章的主题特色。不超过20字，避免使用非公知公用的缩略字、代号等（一般不用副标题）。

{4}参考文献：引文务必准确，参考文献表中列出的应限于作者直接阅读过的、最主要的、发表在正式出版物上并且在文章中直接引用的文献；按GB7714-87的规定采用顺序编码标注制著录。

{5}通讯作者(第一作者)简介：包括姓名、出生年、性别、民族（指少数民族）、籍贯、职称（学位）及研究方向（附Email与电话号码）。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社