检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：陈博钊华南理工大学

学位级别：硕士

智能医疗疾病辅助诊断模型需要满足更短诊断时间、更高诊断准确率、模型占据存储空间较少、更加方便落地实现等需求。本文面向医疗疾病诊断,主要研究集成动态学习网络的设计开发。以乳腺肿瘤和肺炎诊断为例,集成动态学习网络模型采用神... 详细信息

智能医疗疾病辅助诊断模型需要满足更短诊断时间、更高诊断准确率、模型占据存储空间较少、更加方便落地实现等需求。本文面向医疗疾病诊断,主要研究集成动态学习网络的设计开发。以乳腺肿瘤和肺炎诊断为例,集成动态学习网络模型采用神经动力学训练方法,使训练误差和测试误差单调平稳地下降收敛。相比传统的诊断模型,集成动态学习网络模型结合神经动力学理论和集成学习方法,减少所需训练的参数数目和存储空间,缩短模型训练时间和推理时间,稳步提高诊断准确率等性能指标值。这些优势为针对乳腺肿瘤和肺炎的筛查治疗提供确凿依据,有助于维护人类身心健康。本文主要研究工作概述如下:首先,针对乳腺癌存在性和乳腺肿瘤类型诊断两大任务,第二章结合神经动力学训练算法和相对多数投票策略提出投票动态学习神经网络诊断模型。相比由梯度下降算法训练而成的反向传播神经网络,投票动态学习神经网络能够大幅度提高计算效率和诊断准确率。其次,针对新冠肺炎的存在性诊断任务,第三章在第二章投票动态学习神经网络的基础上,结合深度卷积神经网络和引导聚合(Bootstrap aggregating,Bagging)集成方法提出深度集成动态学习网络诊断模型。深度集成动态学习网络将预训练卷积块而成的特征提取器和集成动态学习网络分类器串联起来,通过识别X光正位胸片图像中的特征来诊断新冠肺炎。再者,针对多种类型肺炎的诊断任务,第四章在第三章深度集成动态学习网络的基础上提出深度双阶段集成改进型动态学习网络诊断模型。深度双阶段集成改进型动态学习网络由图像特征提取器和双阶段集成改进型动态学习网络分类器两大模块串联而成,将自动识别新冠肺炎、其他类型肺炎和正常病例这一三分类任务拆分成两个逻辑相连的二分类子任务,分别用于诊断肺炎的存在性和所患肺炎类型,并且对动态学习网络进行改进。这些措施使整个深度双阶段集成改进型动态学习网络诊断模型具备更加事半功倍的诊断效果。除此之外,第四章结合深度双阶段集成改进型动态学习网络诊断模型和图形用户界面设计技术,开发出肺炎辅助诊断系统,以此达到诊断结果可视化的目的,为系统大规模落地实现奠定基础。因此,相比现有的方法模型,基于神经动力学理论的集成动态学习网络在诊断乳腺肿瘤和肺炎两项疾病诊断的运用能够缩短模型训练推理时间,稳步提升诊断准确度。并且通过开发肺炎辅助诊断系统的方式使诊断结果得以可视化,为未来研究提供创新性方向与思路。

关键词：神经动力学训练方法集成动态学习网络特征提取医疗数据分析医疗疾病辅助诊断系统

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面向心脏房颤数据的特征表示方法和反投影稀疏表示分类方法研究

面向心脏房颤数据的特征表示方法和反投影稀疏表示分类方法研究

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作者：倪敏雅浙江工业大学

学位级别：硕士

随着社会的进步和医疗的发展，人们对疾病治疗和预防的需求日益增长。心脏房颤疾病作为一种常见的临床疾病，不仅影响患者的生活质量，同时经过射频消融手术后依旧可能出现疾病复发的状况。传统的医学分析方法在面对少量且不完整的房颤... 详细信息

随着社会的进步和医疗的发展，人们对疾病治疗和预防的需求日益增长。心脏房颤疾病作为一种常见的临床疾病，不仅影响患者的生活质量，同时经过射频消融手术后依旧可能出现疾病复发的状况。传统的医学分析方法在面对少量且不完整的房颤患者数据时，可能会出现结果偏离实际的情况。医学数据挖掘通过结合计算机技术、人工智能技术等方法挖掘房颤数据中的潜在价值，对降低房颤射频消融术后复发率和推动房颤疾病的诊疗都有着重大的意义。由此，本文主要从两个角度入手对心脏房颤医疗数据进行有效的分析：一是特征选择，目的在于寻找与房颤复发相关度较高的因素;二是分类，通过特征表示与反投影稀疏表示分类相结合实现更加准确的房颤复发预测。本文的主要贡献如下：　　1.提出了一种基于遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）和随机森林（RandomForest，RF）的特征选择方法，以寻找房颤复发的重要影响因素。首先，针对于房颤患者数据倾斜的问题，本文从数据层面出发采用数据重采样技术使数据达到近似平衡，然后利用遗传算法模拟生物进化中的优胜劣汰规则，改进遗传算法策略并且将随机森林的分类效果作为遗传算法的适应度函数值，以寻找与房颤复发相关度较高的因素，并对全部影响因素进行排序。最后通过充足的实验对比证明，在本文研究的心脏房颤数据集上，本文提出的GA-RF特征选择方法优于传统的医学分析方法，与医生根据临床经验所得结果约有76%一致性，在临床上具有实际意义。　　2.提出了一种基于因子分析（FactorAnalysis，FA）和反投影稀疏表示分类（InverseProjectionSparseRepresentationClassification，IPSRC）的心脏房颤复发预测方法，以解决心脏房颤数据样本量少而导致预测效果不佳的问题。首先利用因子分析技术充分学习房颤数据的信息，然后在特征学习的基础上，利用反投影稀疏表示分类方法进行房颤复发预测。区别于稀疏表示分类方法需要充足的每类训练样本才能获得理想的结果，反投影稀疏表示分类方法可以在训练样本不足的情况下，充分利用测试样本和训练样本，以解决因数据量少而导致预测效果不佳的问题。最后通过充足的实验对比证明了本文提出的FA_IPSRC房颤复发预测方法的有效性和实用性。

关键词：特征选择医疗数据分析遗传算法反投影稀疏表示

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基于粗集理论的知识发现

基于粗集理论的知识发现

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作者：石波合肥工业大学

学位级别：硕士

该论文对知识发现和粗集理论进行了较全面的研究,在此基础上设计并实现了一个基于粗集理论的知识发现原型系统,并将此原型系统应用于实际医疗数据分析.该论文包括三个部分.第三部分对知识发现和粗集理论的基本内容进行了较全面的研究,... 详细信息

该论文对知识发现和粗集理论进行了较全面的研究,在此基础上设计并实现了一个基于粗集理论的知识发现原型系统,并将此原型系统应用于实际医疗数据分析.该论文包括三个部分.第三部分对知识发现和粗集理论的基本内容进行了较全面的研究,对基于粗集理论的知识发现这一新兴的多学科交叉的研究领域进行了初步的探讨,是该论文的理论基础.第二部分设计并实现了一价目基于粗集理论的知识发现原型系统KE(Knowledge Explorer),包括第3章、第4章和第5章.第三部分尝试将原型系统应用于实际医疗数据分析,包括第6章.首先介分绍了粗集理论在医疗领域的应用,然后从安徽省立医院病案室先取了一些冠状动脉粥样硬化性心脏病病失的有关数据,尝试使用原型系统进行粗略分析,并对结果进行了初步的评价.最后,在第7章结束语中,对本论文所做的工作和研究体会进行了总结,并对今后的工作进行了展望.

关键词：知识发现粗集理论原型系统医疗数据分析

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少数民族人群诊疗数据分析与可视化展示系统的设计与实现

少数民族人群诊疗数据分析与可视化展示系统的设计与实现

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作者：刘婉姮南开大学

学位级别：硕士

医学数据分析，是通过信息技术智能、自动、高效地将杂乱的诊疗数据转化成为有用的诊疗信息和医学知识，充分利用和共享宝贵的医学信息资源来为卫生政策制定、疾病诊断治疗提供科学决策依据，是近年来医学信息领域研究关注的焦点。国内... 详细信息

医学数据分析，是通过信息技术智能、自动、高效地将杂乱的诊疗数据转化成为有用的诊疗信息和医学知识，充分利用和共享宝贵的医学信息资源来为卫生政策制定、疾病诊断治疗提供科学决策依据，是近年来医学信息领域研究关注的焦点。国内外一些医疗机构在医学数据分析应用方面取得了很多进展，但目前国内对于人群诊疗数据的分析，特别是具有区域性、民族性特点的少数民族地区人群诊疗数据的整理和分析还较少见。已有研究集中在单个地区或单个民族，研究多数为独立开展，随着项目结束研究课题不得不终止。导致跟踪时间段短、数据量少，不足以进行有效的数据分析，且研究成果展示方式单一，相关研究成果也很少见诸文章，很难为卫生政策制定和疾病诊断治疗提供科学依据。　　近年来，中国人民解放军总医院等医疗机构开展了我国少数民族人群疾病谱调查，在多地区针对多民族进行实地问卷调查和数据调查，获取了大量少数民族居住地的社区人群疾病谱、急诊病人疾病谱、门诊病人疾病谱、住院病人疾病谱和死亡病人疾病谱数据，为研究少数民族地区医疗现状特点和人群疾病规律提供了数据基础。　　本文依托现有少数民族诊疗数据，采用数据分析理念，针对如何对少数民族诊疗数据进行初步分析和利用，开展诊疗数据分析和可视化展示系统研究和设计。首先针对少数民族地区和人群诊疗数据选择合适的数据项规范、数据清洗和数据导入设计等。然后进行诊疗数据分析需求设计，按照医学数据分析规范，对诊疗数据进行统计分析和挖掘分析。最后进行可视化展示系统设计，分析可视化展示需求，然后遵循该需求目标，展开系统总体结构和功能模块的设计。在此基础上实现可视化展示系统，对可视化展示系统主要功能进行测试。　　随着更多地区、更多少数民族的诊疗数据入库，本文开展的研究，将对掌握少数民族地区人群疾病谱特点和医疗服务的需求，研究制定符合各少数民族地区实际的医疗卫生政策和疾病防控策略发挥重要决策依据作用，这对优化卫生资源配置、提高全国少数民族地区医疗卫生事业发展具有重要意义。

关键词：少数民族人群疾病谱医疗数据分析可视化展示医学信息资源

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大数据环境下的信息架构与数据模型

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信息资源管理学报 2018年第1期8卷 29-38页

作者：洪漪赵栋祥赵一鸣美国MedeAnalytics公司美国加利福尼亚州艾默里维尔市94608 武汉大学信息资源研究中心武汉430072

数据环境的变化给传统的数据处理和分析方式带来了挑战,能够适应大数据环境的信息架构与数据模型是大数据时代的应有之义。本文首先针对大数据信息架构的特征和核心组件阐述了一个包含数据存储层、数据管理层和计算模型层的大数据处理... 详细信息

数据环境的变化给传统的数据处理和分析方式带来了挑战,能够适应大数据环境的信息架构与数据模型是大数据时代的应有之义。本文首先针对大数据信息架构的特征和核心组件阐述了一个包含数据存储层、数据管理层和计算模型层的大数据处理架构模型;然后讨论了混合数据模型与大数据建模技术在大数据环境下的探索与应用;最后选取医疗健康领域,分析了大数据信息架构与数据模型在患者医保和财务数据分析、医疗质量管理和健康风险评估等场景中的应用。

关键词：大数据环境信息架构数据模型医疗数据分析

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医院决策支持系统从传统型到移动型的建设与实践

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中国医疗设备 2017年第12期32卷 130-132页

作者：申宝明王锐楚宏硕徐浩庄绪金魏宾青岛大学附属医院信息管理部山东青岛266000

本文以我院决策支持系统(Decision Support System,DSS)的建设历程为例,首先介绍DSS架构、功能设计等,然后介绍传统型DSS在使用过程中出现的不足,最后介绍移动型DSS的建设方案以及应用优势和管理应用中的实践成效。

关键词：医院决策支持系统数据仓库医疗数据分析移动型决策支持系统

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