脑出血诊疗的计算机辅助决策研究与实现
这是一篇关于脑出血,辅助决策,危险因素分析,治疗方案推荐,死亡风险预测的论文, 主要内容为脑出血是一种严重的脑血管疾病,常常导致患者死亡或残疾,给家庭和社会带来沉重负担。脑出血危险因素分析、治疗方案推荐、患者结局预测在其预防诊断、患者治疗、病情评估的过程中发挥着重要作用。针对脑出血危险因素分析中患者病因复杂,涉及众多危险因素;治疗方案推荐中患者就诊信息存在多级依赖关系;患者结局预测中建模数据模态复杂的问题,本文基于机器学习和人工智能技术,开展脑出血诊疗的计算机辅助决策研究,为上述问题提出了新的解决方案,以期提高对脑出血患者的诊疗效率。论文主要工作如下:1.针对脑出血涉及复杂危险因素以及搜索算法存在陷入局部最优的问题,提出一种两阶段的灰狼感知优化算法(Two-stage Gray Wolf Sensing Optimization Algorithm,TGWSOA),第一阶段利用分层思想,通过领域知识对属性进行分层,各分层内使用最小冗余最大相关准则(Max-Relevance and Min-Redundancy,m RMR)算法获得各分层的重要危险因素,然后归并得到危险因素候选集合。第二阶段使用带感知和变异的灰狼优化算法对集合进行二次筛选,确定最终危险因素集合。实验结果显示,两阶段灰狼感知优化算法在心血管疾病数据集和脑出血数据集的分类精确率分别达91.25%和70.42%。2.针对治疗方案推荐模型中就诊之间分级的依赖关系缺失问题,提出了分层反馈交互网络模型(Hierarchical Feedback Interaction Networks,HIFINet),模型分为检验层、诊断层和治疗层,在层与层之间增加差分反馈单元,模拟医生根据检验结果对患者诊断并开具治疗药物。实验结果显示,在MIMIC-III数据集上,HIFINet的JACCARD分数达0.5215,F1得分达0.6755。3.针对患者死亡风险预测模型中患者数据模态复杂,数据交互不充分的问题,提出中央核心记忆网络模型(Central Core Memory Networks,CCMN),通过嵌入捕获序列内部的时间相关性,采用中央核心记忆模块捕获多模态时变序列间的相关性。实验结果显示,在MIMIC-III数据集和MIMIC-III波形数据库匹配子集上,CCMN的AUC-ROC达0.9095,AUC-PRC达0.3155。4.基于Spring Boot和Vue等框架,采用My SQL数据库,应用B/S架构设计实现脑出血诊疗决策支持平台,系统具备患者电子病历管理、危险因素分析、治疗方案推荐和死亡风险预测等功能,运行效果良好,能够较好辅助医生决策。
老年肌少症的计算机辅助决策研究
这是一篇关于肌少症,辅助决策,危险因素分析,预后预测,治疗方案推荐的论文, 主要内容为肌少症是一种由肌肉力量、肌肉质量和躯体功能共同衡量的老年综合征,能够极大削弱老年人的独立性,进而引发多种不良结局。本文针对当前肌少症面临的发病机制不明确、诊断标准不统一和无有效治疗药物等问题,基于机器学习技术开展老年肌少症计算机辅助决策研究,为肌少症的危险因素分析提供新的手段,建立肌少症患者预后预测和治疗方案推荐模型,设计实现老年肌少症辅助决策系统,提高医生诊疗效率,促进肌少症的精准防治。论文主要工作如下:1.针对肌少症涉及因素多且缺乏考虑因素间联合作用的问题,提出一种肌少症危险因素分析方法特征排序特征联合(Feature-Ranking and Feature-Joint,FRFJ),基于最大相关最小冗余(Max-Relevance and Min-Redundancy,m RMR)、Relief F等特征选择算法构建危险因素排名模块,实现危险因素单独作用分析;提出特征联合(Feature-Joint,FJ)算法构建关键危险因素分析模块,实现危险因素联合作用分析并去冗。UCI数据集和肌少症数据集仿真实验结果显示,握力、步速、5次起坐时间、心力衰竭、SARC-F评分与爬楼梯是肌少症的关键危险因素,其中SARC-F评分与爬楼梯具有联合作用,分类准确率92.15%,F1值94.01%,特异度83.77%。2.针对预后预测模型学习患者群体数据而忽视共性趋势之外患者自身特有情况问题,采用门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)与高斯过程(Gaussian Process,GP)结合的混合模型GRUGP实现肌少症预后预测,通过GRU建模患者群体全局趋势,高斯过程建模患者特有个体知识。Physionet Challenge 2012数据集和肌少症数据集仿真实验结果显示,GP使预后预测模型RMSE平均可降低0.070。3.针对治疗方案推荐模型对单一决策准确性的依赖及决策高方差问题,在GRU网络基础上采用双智能体强化学习,提出双智能体门控循环单元神经网络(Dual-Agent Gated Recurrent Unit,DAGRU)。双智能体基于不同的环境选择历史状态,实现网络跳跃连接;利用患者人口统计学信息对网络隐藏状态初始化构建肌少症治疗方案推荐模型。在MIMIC-III数据集和肌少症数据集仿真实验,DAGRU模型的micro AUC、macro AUC和weighted AUC分别达0.8268、0.7802、0.7733。4.采用Java语言,基于Spring Boot等框架,使用My SQL数据库,设计实现老年肌少症辅助决策系统,具备肌少症患者电子病历管理、危险因素分析、辅助诊断和干预等功能,实现老年肌少症患者信息化管理,为医生提供辅助决策。
脑出血诊疗的计算机辅助决策研究与实现
这是一篇关于脑出血,辅助决策,危险因素分析,治疗方案推荐,死亡风险预测的论文, 主要内容为脑出血是一种严重的脑血管疾病,常常导致患者死亡或残疾,给家庭和社会带来沉重负担。脑出血危险因素分析、治疗方案推荐、患者结局预测在其预防诊断、患者治疗、病情评估的过程中发挥着重要作用。针对脑出血危险因素分析中患者病因复杂,涉及众多危险因素;治疗方案推荐中患者就诊信息存在多级依赖关系;患者结局预测中建模数据模态复杂的问题,本文基于机器学习和人工智能技术,开展脑出血诊疗的计算机辅助决策研究,为上述问题提出了新的解决方案,以期提高对脑出血患者的诊疗效率。论文主要工作如下:1.针对脑出血涉及复杂危险因素以及搜索算法存在陷入局部最优的问题,提出一种两阶段的灰狼感知优化算法(Two-stage Gray Wolf Sensing Optimization Algorithm,TGWSOA),第一阶段利用分层思想,通过领域知识对属性进行分层,各分层内使用最小冗余最大相关准则(Max-Relevance and Min-Redundancy,m RMR)算法获得各分层的重要危险因素,然后归并得到危险因素候选集合。第二阶段使用带感知和变异的灰狼优化算法对集合进行二次筛选,确定最终危险因素集合。实验结果显示,两阶段灰狼感知优化算法在心血管疾病数据集和脑出血数据集的分类精确率分别达91.25%和70.42%。2.针对治疗方案推荐模型中就诊之间分级的依赖关系缺失问题,提出了分层反馈交互网络模型(Hierarchical Feedback Interaction Networks,HIFINet),模型分为检验层、诊断层和治疗层,在层与层之间增加差分反馈单元,模拟医生根据检验结果对患者诊断并开具治疗药物。实验结果显示,在MIMIC-III数据集上,HIFINet的JACCARD分数达0.5215,F1得分达0.6755。3.针对患者死亡风险预测模型中患者数据模态复杂,数据交互不充分的问题,提出中央核心记忆网络模型(Central Core Memory Networks,CCMN),通过嵌入捕获序列内部的时间相关性,采用中央核心记忆模块捕获多模态时变序列间的相关性。实验结果显示,在MIMIC-III数据集和MIMIC-III波形数据库匹配子集上,CCMN的AUC-ROC达0.9095,AUC-PRC达0.3155。4.基于Spring Boot和Vue等框架,采用My SQL数据库,应用B/S架构设计实现脑出血诊疗决策支持平台,系统具备患者电子病历管理、危险因素分析、治疗方案推荐和死亡风险预测等功能,运行效果良好,能够较好辅助医生决策。
脑出血诊疗的计算机辅助决策研究与实现
这是一篇关于脑出血,辅助决策,危险因素分析,治疗方案推荐,死亡风险预测的论文, 主要内容为脑出血是一种严重的脑血管疾病,常常导致患者死亡或残疾,给家庭和社会带来沉重负担。脑出血危险因素分析、治疗方案推荐、患者结局预测在其预防诊断、患者治疗、病情评估的过程中发挥着重要作用。针对脑出血危险因素分析中患者病因复杂,涉及众多危险因素;治疗方案推荐中患者就诊信息存在多级依赖关系;患者结局预测中建模数据模态复杂的问题,本文基于机器学习和人工智能技术,开展脑出血诊疗的计算机辅助决策研究,为上述问题提出了新的解决方案,以期提高对脑出血患者的诊疗效率。论文主要工作如下:1.针对脑出血涉及复杂危险因素以及搜索算法存在陷入局部最优的问题,提出一种两阶段的灰狼感知优化算法(Two-stage Gray Wolf Sensing Optimization Algorithm,TGWSOA),第一阶段利用分层思想,通过领域知识对属性进行分层,各分层内使用最小冗余最大相关准则(Max-Relevance and Min-Redundancy,m RMR)算法获得各分层的重要危险因素,然后归并得到危险因素候选集合。第二阶段使用带感知和变异的灰狼优化算法对集合进行二次筛选,确定最终危险因素集合。实验结果显示,两阶段灰狼感知优化算法在心血管疾病数据集和脑出血数据集的分类精确率分别达91.25%和70.42%。2.针对治疗方案推荐模型中就诊之间分级的依赖关系缺失问题,提出了分层反馈交互网络模型(Hierarchical Feedback Interaction Networks,HIFINet),模型分为检验层、诊断层和治疗层,在层与层之间增加差分反馈单元,模拟医生根据检验结果对患者诊断并开具治疗药物。实验结果显示,在MIMIC-III数据集上,HIFINet的JACCARD分数达0.5215,F1得分达0.6755。3.针对患者死亡风险预测模型中患者数据模态复杂,数据交互不充分的问题,提出中央核心记忆网络模型(Central Core Memory Networks,CCMN),通过嵌入捕获序列内部的时间相关性,采用中央核心记忆模块捕获多模态时变序列间的相关性。实验结果显示,在MIMIC-III数据集和MIMIC-III波形数据库匹配子集上,CCMN的AUC-ROC达0.9095,AUC-PRC达0.3155。4.基于Spring Boot和Vue等框架,采用My SQL数据库,应用B/S架构设计实现脑出血诊疗决策支持平台,系统具备患者电子病历管理、危险因素分析、治疗方案推荐和死亡风险预测等功能,运行效果良好,能够较好辅助医生决策。
脑出血诊疗的计算机辅助决策研究与实现
这是一篇关于脑出血,辅助决策,危险因素分析,治疗方案推荐,死亡风险预测的论文, 主要内容为脑出血是一种严重的脑血管疾病,常常导致患者死亡或残疾,给家庭和社会带来沉重负担。脑出血危险因素分析、治疗方案推荐、患者结局预测在其预防诊断、患者治疗、病情评估的过程中发挥着重要作用。针对脑出血危险因素分析中患者病因复杂,涉及众多危险因素;治疗方案推荐中患者就诊信息存在多级依赖关系;患者结局预测中建模数据模态复杂的问题,本文基于机器学习和人工智能技术,开展脑出血诊疗的计算机辅助决策研究,为上述问题提出了新的解决方案,以期提高对脑出血患者的诊疗效率。论文主要工作如下:1.针对脑出血涉及复杂危险因素以及搜索算法存在陷入局部最优的问题,提出一种两阶段的灰狼感知优化算法(Two-stage Gray Wolf Sensing Optimization Algorithm,TGWSOA),第一阶段利用分层思想,通过领域知识对属性进行分层,各分层内使用最小冗余最大相关准则(Max-Relevance and Min-Redundancy,m RMR)算法获得各分层的重要危险因素,然后归并得到危险因素候选集合。第二阶段使用带感知和变异的灰狼优化算法对集合进行二次筛选,确定最终危险因素集合。实验结果显示,两阶段灰狼感知优化算法在心血管疾病数据集和脑出血数据集的分类精确率分别达91.25%和70.42%。2.针对治疗方案推荐模型中就诊之间分级的依赖关系缺失问题,提出了分层反馈交互网络模型(Hierarchical Feedback Interaction Networks,HIFINet),模型分为检验层、诊断层和治疗层,在层与层之间增加差分反馈单元,模拟医生根据检验结果对患者诊断并开具治疗药物。实验结果显示,在MIMIC-III数据集上,HIFINet的JACCARD分数达0.5215,F1得分达0.6755。3.针对患者死亡风险预测模型中患者数据模态复杂,数据交互不充分的问题,提出中央核心记忆网络模型(Central Core Memory Networks,CCMN),通过嵌入捕获序列内部的时间相关性,采用中央核心记忆模块捕获多模态时变序列间的相关性。实验结果显示,在MIMIC-III数据集和MIMIC-III波形数据库匹配子集上,CCMN的AUC-ROC达0.9095,AUC-PRC达0.3155。4.基于Spring Boot和Vue等框架,采用My SQL数据库,应用B/S架构设计实现脑出血诊疗决策支持平台,系统具备患者电子病历管理、危险因素分析、治疗方案推荐和死亡风险预测等功能,运行效果良好,能够较好辅助医生决策。
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