机器学习对青少年近视眼轴增长与近视度数增加关联性的预测作用

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目的运用机器学习的方法预测青少年近视眼轴增长与近视度数增加的关系及其影响因素。方法采用横断面研究设计,收集2017年1月至2018年12月在北京大学人民医院眼视光中心就诊的近视患者1011例1011眼,均取右眼的数据资料进行分析。收集的所有患者相关参数用于训练机器学习算法模型,构建模型时输入的参数包括年龄、性别、中央角膜厚度(CCT)、平均角膜曲率(K-mean)、可见虹膜直径(HIVD)、晶状体屈光度和眼轴长度(AL),输出的参数为等效球镜度(SER)。采用5折交叉验证的方法把所有收集的数据随机分为5个
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