本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)融合在電子病歷檢索中的應(yīng)用研究

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【摘要】：近年來隨著醫(yī)療辦公無紙化的推廣,電子病歷(Electronic Medical Record,EMR)的使用也越來越普及。電子病歷中不但記錄病人病情,還記錄了醫(yī)生對(duì)病人的治療方案以及治療效果。當(dāng)醫(yī)生在臨床診斷的時(shí)候可以利用這些信息來進(jìn)行輔助決策。然而面對(duì)日益增長的電子病歷數(shù)據(jù),如何能夠快速地在海量的電子病歷中找到需要的信息是當(dāng)前的一個(gè)挑戰(zhàn)�，F(xiàn)在的電子病歷檢索系統(tǒng)存在著一定的缺陷,特別是針對(duì)電子病歷中半結(jié)構(gòu)化的部分,還不能做到有效的識(shí)別和檢索,而醫(yī)療領(lǐng)域又是一個(gè)對(duì)信息準(zhǔn)確度有著高要求的領(lǐng)域,因此如何提高電子病歷的檢索性能就顯得尤為重要。另一方面,信息檢索中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠?qū)⒍鄠�(gè)檢索系統(tǒng)的結(jié)果通過一定的方法重新組合成一個(gè)新的結(jié)果。以往的研究表明,使用數(shù)據(jù)融合方法能夠提升最終檢索結(jié)果性能,而在電子病例檢索領(lǐng)域中,并未對(duì)數(shù)據(jù)融合方法的應(yīng)用進(jìn)行深入的探索。因此,對(duì)于電子病歷的檢索,本文考慮從數(shù)據(jù)融合的角度出發(fā),來對(duì)其進(jìn)行研究。論文主要工作如下:(1)對(duì)已有的數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行分析,探索其在電子病歷檢索中的適用性。首先分析了兩種經(jīng)典的數(shù)據(jù)融合算法CombSUM和CombMNZ,這兩種算法同等對(duì)待所有的檢索系統(tǒng)和結(jié)果。但在數(shù)據(jù)融合中,參與融合的系統(tǒng)性能可能各不相同,如果不加區(qū)分,同等對(duì)待所有的系統(tǒng)不能取得較好的結(jié)果。因此本文重點(diǎn)考慮了數(shù)據(jù)融合中一類算法——線性組合法。該類算法能夠根據(jù)具體的情況對(duì)參與融合的成員系統(tǒng)賦予不同的權(quán)重,比較靈活。對(duì)成員系統(tǒng)進(jìn)行合適的權(quán)重分配是決定線性組合法成功與否的關(guān)鍵。特別地,本文分析了基于多元線性回歸的權(quán)重分配策略和基于遺傳算法的權(quán)重分配策略。選擇前者,主要是利用最小二乘法可以很準(zhǔn)確地估計(jì)文檔的相關(guān)性得分從而提高電子病歷檢索的最終融合效果;選擇后者,則是希望利用遺傳算法良好的全局探索能力,以便獲取到一組能夠提升最終融合效果的系統(tǒng)權(quán)重。除此之外,本文中首次將粒子群算法引入到數(shù)據(jù)融合中,利用粒子群算法中粒子之間能夠相互通信、逐漸趨向于最優(yōu)解的特點(diǎn),優(yōu)化權(quán)重分配策略,提高融合結(jié)果的性能。最后將這五種數(shù)據(jù)融合算法應(yīng)用到電子病歷檢索中。(2)實(shí)驗(yàn)采用權(quán)威性的TREC檢索評(píng)價(jià)會(huì)議中的兩項(xiàng)有關(guān)的數(shù)據(jù)集。在參與融合的成員系統(tǒng)個(gè)數(shù)不同的情況下,測(cè)試了五種融合算法結(jié)果在多種評(píng)價(jià)指標(biāo)下的有效性,同時(shí)也比較了它們所消耗的時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用基于粒子群算法的權(quán)重分配策略對(duì)電子病歷檢索的融合效果提升最好;在同等情況下,五種融合算法中CombSUM消耗的時(shí)間最少;而如果兼顧考慮融合的時(shí)間和效果的話,基于多元線性回歸的權(quán)重分配策略是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。最后,本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用數(shù)據(jù)融合算法來提升電子病歷檢索的性能是可行的。
【關(guān)鍵詞】：電子病歷檢索 數(shù)據(jù)融合 線性組合法 遺傳算法 權(quán)重分配 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;TP202
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 醫(yī)療記錄檢索的研究背景和意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 電子病歷檢索與數(shù)據(jù)融合15-30
• 2.1 信息檢索基本介紹15-21
• 2.1.1 信息檢索的架構(gòu)15-17
• 2.1.2 經(jīng)典的信息檢索模型17-19
• 2.1.3 信息檢索評(píng)價(jià)19-21
• 2.2 數(shù)據(jù)融合技術(shù)21-23
• 2.3 數(shù)據(jù)融合中的分?jǐn)?shù)規(guī)范化23-24
• 2.4 數(shù)據(jù)融合的經(jīng)典算法24-26
• 2.5 線性組合法中的權(quán)重分配策略26-28
• 2.6 采用數(shù)據(jù)融合技術(shù)支持電子病歷檢索28-29
• 2.7 本章小結(jié)29-30
• 第三章 支持電子病歷檢索的融合算法30-43
• 3.1 概述30
• 3.2 基于多元線性回歸的權(quán)重分配策略30-31
• 3.3 基于遺傳算法的權(quán)重分配策略31-36
• 3.3.1 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法介紹31-34
• 3.3.2 使用遺傳算法優(yōu)化線性組合法的權(quán)重分配34-36
• 3.4 基于粒子群算法的權(quán)重分配策略36-41
• 3.4.1 粒子群算法36-39
• 3.4.2 粒子群算法的參數(shù)設(shè)置39-40
• 3.4.3 使用粒子群算法優(yōu)化融合算法中的系統(tǒng)權(quán)重40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-43
• 第四章 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及結(jié)果分析43-55
• 4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置43-45
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)43
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)43-45
• 4.2 結(jié)果與分析45-54
• 4.3 本章小結(jié)54-55
• 第五章 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 論文工作總結(jié)55
• 5.2 未來工作展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-63
• 致謝63-64
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其他科研成果64-65
• 附錄A65-66

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