手肘法Matlab源码-MetricSelectionFramework：用于选择和验证数字健康指标的MATLAB代码...

简介：
手肘法Matlab源码-MetricSelectionFramework是一个专为数字健康领域设计的MATLAB工具包，它提供了一套完整的框架来帮助科研人员及开发者选择并验证最佳的健康评估指标。通过集成多种统计分析方法和可视化技术，该代码库能够有效支持个性化医疗研究与应用开发。 本段落的MATLAB源代码用于选择和验证数字健康指标的数据驱动框架：以神经系统感觉运动障碍为用例。该研究由Christoph M. Kanzler、Mike D. Rinderknecht、Anne Schwarz、Ilse Lamers、Cynthia Gagnon、Jeremia Held、Peter Feys、Andreas R. Luft、Roger Gassert和Olivier Lambercy完成，发表于npj Digital Medicine 3, 80 (2020)。此代码将针对参考（例如神经系统完整）和目标人群（如患有神经语言障碍的人群）的多个数字健康指标模拟数据进行处理。基于这些数据，本段落提出的多步度量选择框架将会被应用，并生成所有评估标准和图示。 该方法适用于一维离散数字健康测量值的数据，无论是参考组还是目标群体的数据都可以使用。其中一个群体应当具备重测数据。通过判别有效性、重复测试可靠性、测量误差以及不同指标间的相关性来筛选出最能反复准确评价损害的度量标准。此代码需要MATLAB及相应的工具支持才能运行。