MATLAB源码实现数字健康指标评估框架

资源摘要信息:"本文提供了MATLAB源代码，旨在开发一个数据驱动框架，用于选择和验证数字健康指标。此框架专门应用于神经系统感觉运动障碍的用例。该框架的核心是使用手肘法（Elbow Method），这是一种数据聚类技术，用于确定数据中的最佳聚类数，从而在特征选择和降维中发挥作用。 研究团队由Christoph M. Kanzler, Mike D. Rinderknecht, Anne Schwarz, Ilse Lamers, Cynthia Gagnon, Jeremia Held, Peter Feys, Andreas R. Luft, Roger Gassert, 和 Olivier Lambercy组成。他们的工作发表在《npj Digital Medicine》杂志上，卷3，编号80（2020年）。 框架的应用场景包括但不限于对参考数据（如神经系统完整）和目标数据（如神经系统受损）进行多指标模拟数据的分析。在此基础上，提出了一个多步骤的度量选择框架，以生成论文中提及的所有评估标准和图表。预期该方法可适用于任何一维离散数字健康度量，针对具有重测数据的人群。 框架的主要特点包括能够根据判别有效性、重测可靠性、测量误差、学习效果和度量间相关性，选择出具有高潜力用于反复评估损伤的度量。这一功能对于数字健康领域来说至关重要，因为它提供了一种系统化的方法来评估和选择度量指标。 代码要求MATLAB环境支持，但具体的依赖工具箱或附加软件包未在描述中明确提及。由于代码已被开源，开发者可以按照开源社区的指导和文档进行安装和配置。 通过MetricSelectionFramework-master文件名，可以推断这是项目的主文件夹，可能包含了源代码文件、文档说明、测试数据和用户指南。使用该框架进行开发的个人或团队将能够利用手肘法等技术来选择最适合其研究或应用需求的数字健康指标。 在数据科学和机器学习领域，类似的开源项目提供了宝贵的资源，用于推动研究和教育。该框架的发布不仅代表了该领域内的一种重要研究工具，也可能成为其他研究者进一步研究和创新的基石。" 总结以上信息，本源码项目提供了： 1. 一个用于数字健康指标选择和验证的数据驱动框架。 2. 针对神经系统感觉运动障碍的特定应用用例。 3. 手肘法在聚类数确定和特征选择中的应用。 4. 在MATLAB环境下运行，具体要求未详述，但需要MATLAB基础支持。 5. 用于生成论文中提及的评估标准和图表的算法实现。 6. 适用于具有重测数据的任何一维离散数字健康度量。 7. 通过判别有效性、重测可靠性、测量误差、学习效果和度量间相关性进行度量选择。 8. 一个开源项目，主文件夹可能包含源代码、文档、测试数据和用户指南。 开发者可以期待通过本框架来改进和优化数字健康指标的选择过程，并且通过开源的特性来促进更广泛的使用和进一步的研究。