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目的 冠狀動脈鈣化(coronary artery calcification, CAC)是終末期腎病(end stage renal disease, ESRD)人群的常見疾病。通過采集血液透析人群的脈搏波波形，提取脈搏波相關參數(shù)，建立基于脈搏波的血液透析人群CAC的評估模型。方法 本研究的脈搏波來源于首都醫(yī)科大學附屬北京積水潭醫(yī)院血液凈化中心的血液透析人群。以胸部低劑量斷層掃描作為評估受試人群CAC的影像學標準。具體根據(jù)Agaston評分規(guī)則，將受試人群按照CAC評分的不同評級劃分為4類，分別為：0分、1～100分、101～400分和>400分，分別對應無鈣化、輕度鈣化、中度鈣化和重度鈣化。同時，通過無創(chuàng)的方法采集受試者非瘺側橈動脈脈搏波，采集時間為：透析前、透析后1 h、2 h、3 h和透析結束后0.5 h。提取不同時段脈搏波的特征參數(shù)，并利用單因素二元Logistic回歸分析篩選出風險特征參數(shù)，建立基于隨機森林(random forest, RF)的接受血液透析的終末期腎病人群CAC評估模型。結果 RF的機器學習模型具有較佳的表現(xiàn)效果(宏準確率為0.88,宏精確率為0.76,宏召回率為0.76,宏F1分數(shù)為0.75,宏AUC為0.95)。結論 本研究通過機器學習的方法，完成了基于脈搏波的血液透析人群CAC的評估模型的建立與驗證。運用該模型對接受血液透析的ESRD人群CAC進行評估具有一定的可行性，對臨床治療方案的選擇和調整有著重要的意義。