机器学习模型揭示脑瘫肌纤维转变

肌纤维类型分布影响肌肉生理功能。脑瘫患儿常出现肌纤维组成异常，但既往研究受限于样本差异。本研究开发了一种基于XGBoost算法的机器学习分类模型，可对完整肌肉横截面进行高通量肌纤维分型。在兔脑瘫模型中，模型检测到氧化型纤维（慢肌）比例增加，快肌纤维缩小，提示肌纤维类型向氧化型转变。该模型平衡准确率0.89，宏F1分数0.89，为脑瘫肌肉病理研究提供了高效工具。（该研究为预印本，尚未经同行评审。）