本文關(guān)鍵詞：基于信息融合的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)研究與開發(fā)　出處：《浙江理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和醫(yī)療信息化的推進(jìn),各大醫(yī)療機(jī)構(gòu)累積的海量數(shù)據(jù)對疾病診斷具有重要意義,但由于數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、來源多樣化以及結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一等問題,不易對其進(jìn)行深度分析來獲取潛在的知識(shí)。因此,本文針對目前醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)存在的問題,將信息融合的理念和方法應(yīng)用于糖尿病診斷領(lǐng)域,以提高診斷效率,減少誤判為目標(biāo),設(shè)計(jì)了基于信息融合的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng),輔助醫(yī)護(hù)人員進(jìn)行決策。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)通過閱讀大量文獻(xiàn)了解國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并總結(jié)目前醫(yī)療診斷輔助系統(tǒng)存在的問題,以此確定論文的研究方向。(2)針對糖尿病診斷特征冗余問題,本文選擇螢火蟲算法對糖尿病特征集進(jìn)行降維處理,并根據(jù)原始算法存在的問題,提出改進(jìn)的RS-IFA特征選擇算法,首先利用粗糙集理論的特性對初始螢火蟲種群做出優(yōu)化,其次將螢火蟲位置的更新與全局最優(yōu)個(gè)體相關(guān)聯(lián)。實(shí)驗(yàn)中將RS-IFA算法和原始螢火蟲算法、粒子群算法進(jìn)行比較,結(jié)果證明RS-IFA算法得到的特征子集不僅在分類準(zhǔn)確率方面有明顯提升,而且解決了原始算法收斂速度慢的問題,提高了特征選擇過程的效率。(3)針對糖尿病診斷問題,分析了信息融合的理論和方法,建立了二級糖尿病風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別融合模型。特征級上利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對患者進(jìn)行初步診斷,決策級上利用D-S證據(jù)理論方法合成特征級的輸出,得到最終的診斷結(jié)果。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論結(jié)合不僅可以充分發(fā)揮BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力,還能克服診斷過程中的不確定性,提高診斷的準(zhǔn)確率。(4)根據(jù)糖尿病風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo),完成了系統(tǒng)的開發(fā),各功能模塊均達(dá)到預(yù)期目標(biāo),具有較好的使用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R587.1;TP202

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本文編號：1331929