發(fā)布時間：2018-05-26 03:46

  本文選題：甲亢疾病 + 時間序列��； 參考：《東華大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：甲亢(甲狀腺功能亢進癥)是一種病程長、并發(fā)癥多且嚴重危害人類健康的病癥,近年來發(fā)病率更有增高的趨勢。各大醫(yī)院在為甲亢患者提供臨床醫(yī)療服務(wù)的過程中,隨著時間的累積會產(chǎn)生大量的臨床檢驗數(shù)據(jù),這類檢驗數(shù)據(jù)對于分析甲亢患者病情有著重要的意義。通過患者疾病數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)相結(jié)合的方法來研究甲亢疾病的產(chǎn)生與發(fā)展過程,有助于實現(xiàn)甲亢患者的個體化醫(yī)療。甲亢患者在治療過程中,醫(yī)生會根據(jù)某甲亢患者的T3(三碘甲腺原氨酸)、T4(甲狀腺素)、FT3(游離三碘甲腺原氨酸)、FT4(游離甲狀腺素)、TRAB(甲狀腺受體抗體)、TSH(促甲狀腺素)、TGAB(甲狀腺球蛋白抗體)、TPOAB(甲狀腺過氧化物酶抗體)等八項臨床檢驗指標,對患者的病情進行判斷,相應(yīng)地給出具體的治療方案。針對單個甲亢患者的所有臨床檢驗指標,以患者體為基本單位,并按治療時間的順序進行排序,則可形成對應(yīng)于該患者臨床檢驗指標的多維時間序列。在此基礎(chǔ)上深入研究甲亢疾病多維臨床檢驗指標時間序列的聚類分析,從中發(fā)現(xiàn)臨床檢驗指標變化趨勢相似的患者群體,幫助醫(yī)生全面深入的了解甲亢檢驗指標與疾病之間的關(guān)系,可以為患者提供更加準確的診斷和更具針對性的治療。本文以真實的甲亢患者臨床檢驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于多維時間序列的甲亢患者臨床檢驗指標數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包含三個模塊:1)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,主要作用是對源數(shù)據(jù)的預(yù)處理和對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的同步化處理;由于從醫(yī)院拿到的真實甲亢患者數(shù)據(jù),是包含了許多噪音的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),本文首先通過對復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,然后根據(jù)數(shù)據(jù)本身特點,提出了一種適用于時間序列的規(guī)則化算法,實現(xiàn)不同時間序列維度及時間點的同步化。2)多維時間序列聚類分析模塊,主要功能是同步化臨床檢驗指標時間序列的深度挖掘與分析;在同步化臨床檢驗指標時間序列數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過引入一個用戶自定義參數(shù)即噪聲點占有率Noise Pro,對DBScan算法進行了改進,提出了一種基于密度劃分思想的多維非同步臨床檢驗指標時間序列聚類Lab TS-CLU算法。3)并行化處理模塊,主要功能是提高整個系統(tǒng)的執(zhí)行效率,應(yīng)對規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)量;考慮到各個機構(gòu)甲亢患者臨床檢驗數(shù)據(jù)經(jīng)過長期的積累,形成了規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)量,本文利用Map Reduce并行計算框架實現(xiàn)了甲亢患者臨床檢驗指標時間序列的處理分析過程,并將其部署到開源分布式平臺Hadoop上。最后,本文利用某三甲醫(yī)院大量甲亢患者近10年的臨床檢驗數(shù)據(jù)集進行實驗,結(jié)果表明該系統(tǒng)提出的算法無論是在執(zhí)行效率還是在準確率方面都優(yōu)于現(xiàn)存的主流時間序列分析算法。并且通過Hadoop并行化平臺的處理,大大提高了系統(tǒng)分析的執(zhí)行效率。實驗結(jié)果證明了本系統(tǒng)的有效性,可以為醫(yī)生對于甲亢疾病的全面了解提供一定的技術(shù)支持。
[Abstract]:A data analysis system for patients with hyperthyroidism is presented based on the clinical test data of patients with hyperthyroidism , which is based on the clinical test data of patients with hyperthyroidism . This paper makes use of the Map Reduce parallel computing framework to realize the process of processing and analyzing the time series of clinical test indexes of patients with hyperthyroidism . The results show that the proposed algorithm is superior to the existing mainstream time series analysis algorithm in the past ten years in a large number of patients with hyperthyroidism . The results show that the proposed algorithm can provide some technical support for the doctor ' s comprehensive understanding of hyperthyroidism .
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O211.61

【參考文獻】

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本文編號：1935815