一直以來,在內科疾病的診斷過程中,醫(yī)生的臨床經(jīng)驗起著決定性的作用。經(jīng)驗的積累需要大量的臨床實踐以及海量的文獻閱讀,其中就包括對以往病例的歸納總結。同時,為了提高臨床醫(yī)生診斷的準確率和效率,出現(xiàn)了越來越多的輔助診斷方法,其中就包括一些計算機方法。近年來,隨著計算機軟件技術的發(fā)展,大數(shù)據(jù)等方法已經(jīng)開始在醫(yī)療領域有所運用。采用機器學習的方法可以把以往的大量病例進行分析,歸納出一些患病規(guī)律,一方面可以提高醫(yī)生閱讀的效率,降低醫(yī)生勞動的強度;另一方面可以對醫(yī)生的臨床診斷起到輔助作用,提高診斷效率,還可以緩解漏診、誤診等問題。算法的應用有著重要的意義。本論文首先介紹了相關的醫(yī)學與機器學習背景。然后把從臨床收集到的371例因咳嗽入院治療并得到最終診斷的病例進行數(shù)據(jù)預處理。主要包括采用Python語言讀取病例文本文件,抽取病例的特征值和診斷結果,對其進行數(shù)學化處理。在算法訓練過程中,將來自第一個醫(yī)院的269例患者病歷作為訓練集,來自第二個醫(yī)院的102例患者病歷作為測試集。在訓練集中訓練Logistic回歸、支持向量機、隨機森林3種機器學習算法,并在測試集中計算算法相應的準確率、精確度、召回率、F1值等... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內外現(xiàn)有的研究
        1.2.1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 常見的醫(yī)療診斷方法
    1.3 本文目標及結構
    1.4 本文創(chuàng)新點
第2章 理論及方法介紹
    2.1 相關醫(yī)學知識簡介
        2.1.1 與咳嗽有關的疾病介紹
        2.1.2 疾病診斷過程中的要點
    2.2 文本信息處理技術
        2.2.1 中文文本預處理
        2.2.2 文本數(shù)字化轉換
    2.3 相關機器學習算法簡介
        2.3.1 機器學習常見分類算法
        2.3.2 算法性能比較
        2.3.3 其它機器學習相關理論
    2.4 本章小結
第3章 基于因咳嗽入院病例的疾病分析
    3.1 數(shù)據(jù)的來源
    3.2 數(shù)據(jù)的預處理
        3.2.1 研究對象選取
        3.2.2 抽取特征值
        3.2.3 數(shù)據(jù)編碼
    3.3 訓練機器學習算法
        3.3.1 數(shù)據(jù)特征與算法選擇
        3.3.2 Logistic回歸模型
        3.3.3 支持向量機
        3.3.4 隨機森林
    3.4 本章小結
第4章 模型評價
    4.1 常用評價標準
        4.1.1 常用二分類問題評價標準
        4.1.2 常用多分類問題評價標準
        4.1.3 醫(yī)學診斷實驗評價指標
        4.1.4 兩種評價指標的比較
    4.2 三種模型的評價
        4.2.1 模型在測試集上的效果
        4.2.2 模型比較
        4.2.3 算法結果臨床效果評價
    4.3 本章小結
結論
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3025921