本文關(guān)鍵詞：基于B-S模式的癌癥篩選人工智能優(yōu)化系統(tǒng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展,世界上對(duì)各種癌癥發(fā)現(xiàn)和治療的研究越來(lái)越普遍,希望癌癥患者的存活率得到提高。當(dāng)前一般認(rèn)為,早診早治是最終降低病死率的關(guān)鍵。本文成功構(gòu)建了以社區(qū)醫(yī)院為基本篩查單元,以普通人群為對(duì)象,在初級(jí)體檢時(shí)篩查出高危人群為關(guān)鍵步驟的方案。作為對(duì)癌癥“三早”(早期發(fā)現(xiàn)、早期診斷、早期治療)的有效嘗試,本系統(tǒng)的有效研究和設(shè)計(jì)為國(guó)家提供了先進(jìn)案例和應(yīng)用示范。 本文在在對(duì)近幾十年有關(guān)此類疾病研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,通過(guò)薈萃分析,進(jìn)行理論研究,找出致病的關(guān)鍵危險(xiǎn)因素；通過(guò)蘇州大學(xué)第一人民附屬醫(yī)院所研究出的樣本和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練出具有此類判斷功能的經(jīng)驗(yàn)函數(shù),并與目前已得結(jié)果Fisher判別進(jìn)行正確率比較,找出最佳函數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)嵌入；最后運(yùn)用服務(wù)器瀏覽器模式對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn),結(jié)果表明：本方案切實(shí)可行,并且已應(yīng)用到婁葑醫(yī)院效果良好。 首先采用薈萃分析,又稱Meta分析,方法是對(duì)全國(guó)1995-2010年間公開(kāi)發(fā)表的有關(guān)危險(xiǎn)因素流行病學(xué)及病例對(duì)照研究的文獻(xiàn)資料進(jìn)行定量綜合分析,找出目前中國(guó)人群中肺癌、胃癌和肝癌發(fā)病的主要危險(xiǎn)因素。 其次是通過(guò)研究危險(xiǎn)因素和實(shí)驗(yàn)樣本,運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,得出結(jié)論。并與現(xiàn)有訓(xùn)練技術(shù)Fisher判別進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果的準(zhǔn)確率明顯高于Fisher判別。因此在后續(xù)的癌癥篩選系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)時(shí),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別函數(shù)作為判別函數(shù)進(jìn)行嵌入。 最后使用PHP+MySQL+Windows+AMPServe開(kāi)發(fā)平臺(tái)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)采用功能模塊化設(shè)計(jì),整個(gè)軟件架構(gòu)層次清晰,實(shí)現(xiàn)方式獨(dú)立,使系統(tǒng)具備了信息錄入信息修改、信息查詢和檢測(cè)報(bào)告打印等功能。系統(tǒng)安裝簡(jiǎn)單,使用方法簡(jiǎn)便,整體性能較為優(yōu)良。
【關(guān)鍵詞】：B-S模式 癌癥篩選 薈萃分析(Meta分析) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工智能
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：R197.324;TP18
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 課題背景9-11
• 1.2 癌癥篩選人工智能優(yōu)化系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)策略11-14
• 1.2.1 篩選函數(shù)的實(shí)現(xiàn)策略11-12
• 1.2.2 癌癥篩選智能優(yōu)化系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)策略12-14
• 1.3 本課題研究的主要工作14-16
• 第二章 肺癌、胃癌和肝癌發(fā)病危險(xiǎn)因素的特征分析16-29
• 2.1 肺癌發(fā)病危險(xiǎn)因素的特征分析16-21
• 2.1.1 文獻(xiàn)選取和提取方法17-19
• 2.1.2 文獻(xiàn)選取結(jié)果與討論19-21
• 2.2 胃癌發(fā)病危險(xiǎn)因素的特征分析21-24
• 2.2.1 文獻(xiàn)選取和提取方法21-22
• 2.2.2 文獻(xiàn)選取結(jié)果與討論22-24
• 2.3 肝癌發(fā)病危險(xiǎn)因素的特征分析24-28
• 2.3.1 文獻(xiàn)選取和提取方法25-26
• 2.3.2 文獻(xiàn)選取結(jié)果與討論26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 肺癌、胃癌和肝癌篩選經(jīng)驗(yàn)函數(shù)的訓(xùn)練29-42
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹29-30
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹30-31
• 3.3 肺癌、胃癌和肝癌篩選經(jīng)驗(yàn)函數(shù)的訓(xùn)練31-34
• 3.3.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本采集31
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法31-34
• 3.4 經(jīng)驗(yàn)函數(shù)訓(xùn)練結(jié)果對(duì)比分析34-41
• 3.4.1 目前已有的經(jīng)驗(yàn)函數(shù)訓(xùn)練的訓(xùn)練原理和方法34-35
• 3.4.2 訓(xùn)練結(jié)果對(duì)比分析35-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 癌癥篩選系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)42-57
• 4.1 系統(tǒng)軟件模塊與流程圖43
• 4.2 管理員模塊43-44
• 4.3 系統(tǒng)介紹和系統(tǒng)使用模塊的實(shí)現(xiàn)44-45
• 4.4 醫(yī)用篩查系統(tǒng)模塊的實(shí)現(xiàn)45-51
• 4.4.1 錄入信息模塊46-48
• 4.4.2 修改信息模塊48-49
• 4.4.3 查詢信息模塊49-51
• 4.5 個(gè)人用戶模塊實(shí)現(xiàn)51-52
• 4.6 數(shù)據(jù)庫(kù)管理52-56
• 4.6.1 數(shù)據(jù)庫(kù)的表單建立52-53
• 4.6.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的管理53-56
• 4.7 本章小結(jié)56-57
• 第五章 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 總結(jié)57
• 5.2 課題展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 附錄一 肺癌META分析參考文章62-64
• 附錄二 胃癌META分析參考文章64-67
• 附錄三 肝癌META分析參考文章67-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表的論文69-70
• 致謝70

【相似文獻(xiàn)】

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