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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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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