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题名	从SHAP到概率
其他题名	From SHAP to Probability——An Interpretable 0achine Learning Framework for Targeted Lipidomics Study on Diabetic Retinopathy
作者	金东镇1; 郭城楠1; 彭芳1; 赵淑珍1; 李慧慧1; 夏喆铮1; 车明珠1; 王亚楠1; 张泽杰1; 毛广运2
发表日期	2023-08-25
发表期刊	中国卫生统计   影响因子和分区
语种	中文
原始文献类型	Periodical
关键词	脂质组学 可解释性机器学习 糖尿病视网膜病变 SHAP
其他关键词	Lipidomics ; Interpretable machine learning ; Diabetic retinopathy ; SHAP
摘要	目的 基于可解释性机器学习算法构建糖尿病视网膜病病变(diabetic retinopathy,DR)的早期识别模型,并探讨SHAP(SHapley Additive exPlanations)在脂质组学数据中的应用.方法 基于本项目组的DR靶向脂质组学数据,通过可解释性机器学习的方法进行特征筛选;在建立糖尿病视网膜病变的早期识别模型后,通过全局、特征和个体三个层面对模型进行解释,并将SHAP值转换成概率以增强可解释的能力.结果 本研究筛选出了 5 种内源性脂质代谢物,构建了一个性能较为优秀的糖尿病视网膜病变的早期识别模型,并成功使用SHAP及概率解锁了模型.结论 脂质代谢物质可以应用于糖尿病视网膜病变的早期识别;SHAP在进行黑盒模型的解锁时表现出色,且有较高的实践应用价值.
资助项目	2021R413062:浙江省大学生科技创新活动计划;2020YFC2008201:国家重点研发计划;LGF19H260011:浙江省基础社会公益项目;81670777:国家自然科学基金
ISSN	1002-3674
卷号	40期号:4页码:511-515
DOI	10.11783/j.issn.1002-3674.2023.04.007
页数	5
收录类别	万方 ; ISTIC ; 北大核心 ; CSCD
URL	查看原文
引用统计
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://kms.wmu.edu.cn/handle/3ETUA0LF/183949
专题	公共卫生学院 眼视光学院（生物医学工程学院）、附属眼视光医院
作者单位	1.温州医科大学公共卫生与管理学院(325000; 2.温州医科大学附属眼视光医院国家临床研究中心
第一作者单位	公共卫生学院
第一作者的第一单位	公共卫生学院
推荐引用方式 GB/T 7714	金东镇,郭城楠,彭芳,等. 从SHAP到概率[J]. 中国卫生统计,2023,40(4):511-515.
APA	金东镇., 郭城楠., 彭芳., 赵淑珍., 李慧慧., ... & 毛广运. (2023). 从SHAP到概率. 中国卫生统计, 40(4), 511-515.
MLA	金东镇,et al."从SHAP到概率".中国卫生统计 40.4(2023):511-515.

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