基于模糊C均值聚类的儿科机械通气撤机时机研究

doi:10.3969/j.issn.0258-8021. 2014. 05.014

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摘要研究呼吸机撤机时机，提高撤机成功率。收集本院PICU在过去两年中发生机械通气撤机的病例1 061例，在完成数据标准化后，分为训练集样本和测试集样本，各样本集中撤机成功的定义为正常样本，反之为异常样本。应用模糊C均值聚类算法，对撤机时样本临床相关参数聚类分析，将所有的病例进行分类，以确定撤机失败病例所属的类别。训练集的样本总数为785，从聚类结果来看，第1类撤机失败病例数为0，第5类撤机失败病例比率为1065%，是样本平均值的两倍。测试集的样本总数为276例，聚类结果和训练集类似，第1类撤机失败病例数为0，第5类撤机失败病例的比率高达1579%，大于平均值的两倍。虽然正常样本和异常样本之间不易发现明显的界限区别，但大部分异常样本之间存在较为紧密的联系，个别类别撤机失败率远高于整体的平均水平。实验结果说明，异常样本之间存在一定的相似度，可以通过聚类分析获得其范围，从而为临床医生提供有效的撤机决策支持。

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	俞刚¹郑焜^1*叶盛^2

关键词 ：机械通气, 呼吸机撤机, 临床参数, 模糊C均值聚类

Key words： mechanical ventilation ventilator weaning clinical relevant parameters fuzzy Cmeans clustering

基金资助:浙江省浙江省医药卫生一般研究计划（2012KYA123）

引用本文:

俞刚¹郑焜^1*叶盛^2. 基于模糊C均值聚类的儿科机械通气撤机时机研究[J]. 中国生物医学工程学报, 2014, 33(5): 625-629.
YU Gang¹ZHENG Kun^1*YE Sheng². Study on Ventilator Weaning for Pediatric Patients Based on Fuzzy C Means Clustering Algorithm. journal1, 2014, 33(5): 625-629.

链接本文:

http://cjbme.csbme.org/CN/10.3969/j.issn.0258-8021. 2014. 05.014 或 http://cjbme.csbme.org/CN/Y2014/V33/I5/625