基于机器学习的血脂新特征构建及其在冠状动脉粥样硬化中的应用

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摘要：目的  运用机器学习模型分析血脂谱，构建血脂新特征，找到可以整合血脂谱的方法。方法  筛选我院2021年6月-2022年6月收治的冠状动脉粥样硬化患者68例，收集患者血脂谱中载脂蛋白B（ApoB）、非高密度脂蛋白胆固醇（N-HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、脂蛋白（a）Lp（a）数据，查看患者冠脉造影结果，采用改良的Gensini积分计算患者Gensini积分。（剩余11985字）

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