多源数据驱动的动脉硬化无创识别：蚁群聚类算法提升识别精度

本文是一篇2017年的论文研究，主要探讨了动脉硬化无创检测的重要性。随着全球老龄化趋势和居民生活水平提升，心血管疾病的发病率显著增加，特别是高血压、冠心病和脑卒中等，这些疾病成为全球非传染性疾病死亡的主要原因。在中国，心血管疾病患者的数量庞大，早期诊断对于预防心血管事件至关重要。 传统的血管内超声成像虽然能精确诊断，但其侵入性操作和较高的费用限制了其广泛应用。生化分析方法如检查胆固醇、甘油三酯等指标虽然可以提示动脉粥样硬化的风险，但这些方法往往是间接的。针对这一问题，论文提出了一种创新的无创动脉硬化识别方法，利用了心电信号和脉搏波信号的多源数据。 该研究构建了一种基于变异特性的蚁群聚类算法，这是一种模拟蚂蚁群体寻找最优路径的优化算法。作者对40组临床心电和脉搏波信号的特征值向量进行了监督分类，这涉及到信号处理和特征提取的过程，旨在捕捉不同数据源中的动脉硬化相关特征。通过将算法的结果与专家的分类进行对比分析，结果显示，这种方法显著提高了单个特征源的动脉硬化识别率，证明了其在无创检测方面的有效性。 论文的创新之处在于结合了多种生物电信号并采用了先进的聚类算法，从而能够更全面地评估心血管健康状况，降低了诊断成本，提升了准确性。这对于公共卫生政策制定、临床实践以及个体健康管理具有重要意义，为未来的无创动脉硬化检测提供了新的研究方向和技术支持。