【摘要】：矮小癥是中國兒童內(nèi)分泌科最為常見的疾病之一,目前我國患兒數(shù)量高達800萬。身材矮小不僅給患者造成嚴重的心理問題,同時還會影響他們的工作以及生活。社會必須重視矮小患者的工作與生活不便,所以矮小發(fā)病率的上升,會造成社會成本的加重。對矮小患者進行及時的診斷與治療顯得尤為重要。但目前,由于矮小癥發(fā)病原因復雜,有許多醫(yī)生不能準確診斷矮小的具體發(fā)病原因。因此建立矮小智能輔助診斷模型是非常有價值的,這不僅可以預測矮小具體病因,減輕專家醫(yī)生的負擔,還可以幫助偏遠地區(qū)進行及早的診斷治療。本文主要針對矮小癥,通過機器學習的方法建立矮小智能輔助診斷模型,為病因預測提供決策支持。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)針對矮小癥的課題背景,學習有關矮小癥的理論知識,包括矮小癥的定義、矮小癥的病因分類以及醫(yī)生的診斷方式與流程等。同時,還學習了在實驗過程中用到的理論知識,包括中文分詞,機器學習的分類算法以及模型評估的指標等。(2)對矮小電子病歷進行預處理,將其從半結(jié)構(gòu)化的文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。首先,對電子病歷進行解析,然后提取出實驗需要的文本信息。對這部分文本進行分詞,去停用詞,添加自定義詞典等通過計算TF-IDF來選取實驗所需的候選特征詞。然后結(jié)合協(xié)和專家知識,得到最終的屬性來建立分類器。(3)構(gòu)建模型,首先使用C4.5決策樹算法構(gòu)建輔助診斷模型。為提升模型的泛化能力,在此基礎上以C4.5算法作為Adaboost算法的基分類器構(gòu)建了診斷模型。又針對實驗過程中正負樣本不均衡的問題,使用基于采樣方式改進的Adaboost算法構(gòu)建模型。(4)模型評估評估,分別從真正類率、真負類率以及準確率三方面對模型進行對比。通過實驗得出,對Adaboost改進后的性能有較大提高,基于采樣方式改進的Adaboost分類準確率為85%,所以優(yōu)化后的模型更有助于對矮小病因診斷進行決策支持。
【圖文】：

中北大學學位論文集、體格檢查、實驗室檢查以及影像學檢查等得到的各項指標來確診它的具體斷思路分為臨床思路以及實驗室思路。診斷的臨床思路依據(jù)體格檢查，實驗室實驗室檢查以及影像學檢查。臨床思路中通過體格檢查的各項指標，如生長速率、體型是否均勻、肥胖是否有骨骼畸形等來對矮小病因進行大致分類。診斷的臨床思路如圖 2.1 所示

圖 2.2 診斷的實驗室思路圖病史采集終身高常與遺傳（如種族、家庭、性成熟早晚、營養(yǎng)狀況的好壞）、母親營養(yǎng)、情緒、疾病狀況、有無產(chǎn)道畸形、藥物、放射線、煙酒等接觸）、否患病、是否存在激素分泌不足的情況、生活生長環(huán)境等因素有關，所注意上述方面問題。采集包括：個人史、母孕史、既往史、家族史等。史：包括出生史，了解胎兒生長情況（胎兒的胎齡、分娩方式、出生體是否窒息等），并告知醫(yī)生青春期的到來時間（提前或者延遲），以及生齡等等，使醫(yī)生掌握患兒生長發(fā)育階段的全部情況。史：母親的妊娠過程是一個生命成長的過程，因此母親的懷孕史可能會生長發(fā)育。需要掌握母親是否有流產(chǎn)史，，胎兒的胎次、產(chǎn)次、孕期是否
【學位授予單位】：中北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R725.8;TP311.13

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本文編號：2673910