【摘要】：重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)主要收治生命危急但有可能挽救的危重病人,集中了醫(yī)院中最先進(jìn)的設(shè)備和優(yōu)秀的醫(yī)護(hù)人員,是醫(yī)院的重要組成部分。病人進(jìn)入ICU后會(huì)進(jìn)行死亡率預(yù)測(cè)和健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),從而在醫(yī)療資源得到最優(yōu)分配的同時(shí),達(dá)到良好的救治效果。由于病人病情的多樣性和個(gè)人體質(zhì)差異,醫(yī)院用的大眾化評(píng)分模型會(huì)浪費(fèi)大量數(shù)據(jù)信息,無(wú)法跟蹤病人實(shí)時(shí)狀態(tài),難以給出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。本文重點(diǎn)研究ICU病人個(gè)性化模型的建立,主要內(nèi)容包括:針對(duì)死亡率預(yù)測(cè),本文提出“兩步法JITL-ELM”,即先聚類后使用JITL-ELM分類的建模方法。JITL搜集與當(dāng)前病人相似的樣本構(gòu)成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,ELM構(gòu)建局部的個(gè)體化模型,而聚類過(guò)程縮減JITL的查詢范圍,提高搜索速度。為解決部分生理變量可能存在測(cè)量缺失的問(wèn)題,本文提出“簡(jiǎn)化JITL-ELM”,使用10個(gè)生理變量來(lái)構(gòu)建模型,其AUC指標(biāo)與使用所有變量的ELM方法相近。最后選擇PhysioNet網(wǎng)站的4000個(gè)病例進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明JITL-ELM的效果優(yōu)于傳統(tǒng)建模方法,例如醫(yī)院普遍使用的SAPS-I評(píng)分系統(tǒng)。針對(duì)健康狀態(tài)監(jiān)測(cè),本文先利用局部加權(quán)映射回歸將非線性系統(tǒng)線性化成若干線性模型,并在線性模型中使用PCA監(jiān)測(cè),最后將結(jié)果加權(quán)實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。后提出了改進(jìn)后的擴(kuò)展方法如LWPR-MPCA,將監(jiān)測(cè)指標(biāo)合二為一。實(shí)驗(yàn)選擇PhysioNet中的18名ICU患者的數(shù)據(jù),結(jié)果表明本文算法能即時(shí)跟蹤患者的狀態(tài),且無(wú)論從學(xué)習(xí)時(shí)間還是異常狀態(tài)檢測(cè)率,結(jié)果都優(yōu)于傳統(tǒng)主元分析算法和即時(shí)學(xué)習(xí)主元分析算法。
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP18;O212
【圖文】：

１．１．２重癥監(jiān)測(cè)過(guò)程逡逑為了詳細(xì)描述ＩＣＵ監(jiān)測(cè)的整個(gè)流程，Ｌｉ等人提出了一個(gè)較為完善的重癥監(jiān)測(cè)架逡逑構(gòu)如圖１－１所示，該架構(gòu)主要由以下五個(gè)部分組成，分別介紹如下。逡逑２逡逑

與用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行建模的傳統(tǒng)方法相比，ＪＩＴＬ會(huì)從數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找與當(dāng)前狀態(tài)最為相逡逑似的一系列樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建局部模型，從而獲得對(duì)應(yīng)的輸出，逡逑二者的建模過(guò)程如圖３－１。顯而易見，傳統(tǒng)方法屬于全局建模方法，其建模數(shù)據(jù)為逡逑訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的所有樣本，該集合一般試圖收集涵蓋所有情況的數(shù)據(jù)樣本，模型建逡逑立完成后，結(jié)構(gòu)便固定；而ＪＩＴＬ屬于局部建模方法，只搜尋有用數(shù)據(jù)（或相關(guān)數(shù)據(jù)）逡逑去構(gòu)建一個(gè)精細(xì)化、個(gè)性化的模型，在給出相應(yīng)輸出后就丟棄模型，因此ＪＩＴＬ也具逡逑有很好的非線性適應(yīng)能力［３］。逡逑全局建模方法邐Ｊ１ＴＬ建模方法逡逑邐邐ｊ邐■邐邋；逡逑當(dāng)前查詢樣；＾￣１＝＾：＞邐＂邋當(dāng)前查詢樣本逡逑＿＿＿＿逡逑：：邐學(xué)習(xí)過(guò)程邐１邋結(jié)果邋Ｉ邋？：學(xué)習(xí)過(guò)程邐結(jié)果逡逑．邋．．．－邋．邋！邋．邋：逡逑圖３－１傳統(tǒng)建模與ＪＩＴＬ建模過(guò)程對(duì)比．逡逑Ｆｉｇ．３－１邋Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ邋ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ邋ｏｆ邋ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ邋ｍｏｄｅｌ邋ａｎｄ邋ＪＩＴＬ－ｂａｓｅｄ邋ｍｏｄｅｌ．逡逑１７逡逑

接下來(lái)將針對(duì)這兩部分進(jìn)行實(shí)驗(yàn)介紹與結(jié)果分析。逡逑■邋ＪＩＴＬ－ＥＬＭ、“兩步法ＪＩＴＬ－ＥＬＭ”與其他方法的比較逡逑圖３－３展示了邋ＪＩＴＬ－ＥＬＭ、兩步ＪＩＴＬ－ＥＬＭ算法，以及與其他方法相比較的實(shí)驗(yàn)逡逑結(jié)果，從ＲＯＣ曲線可以直觀得出結(jié)論：ＪＩＴＬ－ＥＬＭ在所有方法中的分類結(jié)果最好。逡逑根據(jù)ＡＵＣ指標(biāo)，ＥＬＭ在加入ＪＩＴＬ部分后的ＡＵＣ指標(biāo)提升了邐與ＬＲ，ＢＰ邋ａｎｄ逡逑ＳＡＰＳ－Ｉ邋相比，ＪＩＴＬ－ＥＬＭ邋分別提升了邋Ｓ．６７％，邋２２．７２％邋ａｎｄ邋２５．６９％。逡逑另外，兩步法的ＪＩＴＬ－ＥＬＭ算法的性能雖然有輕微下降，但它仍優(yōu)于其他方法，逡逑且計(jì)算量要遠(yuǎn)小于不聚類的ＪＩＴＬ－ＥＬＭ。且在兩種聚類方法中，Ｗａｒｄ聚類的兩步逡逑ＪＩＴＬ－ＥＬＭ算法要優(yōu)于直接以ＩＣＵ類型為基礎(chǔ)的算法。逡逑根據(jù)文獻(xiàn)［１８］中的結(jié)果，盡管ＡＵＣ指標(biāo)可以通過(guò)調(diào)整相似樣本集的大小即）ｔ值來(lái)逡逑優(yōu)化，但是這個(gè)優(yōu)化的效果是建立在削弱靈敏度的基礎(chǔ)上，且效果很弱。經(jīng)過(guò)反復(fù)逡逑嘗試

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2780768