發(fā)布時間：2020-07-05 08:48

【摘要】：以數(shù)據驅動的醫(yī)療健康處理已經成為產科新的發(fā)展方向,尤其是以電子病歷為基礎的輔助診斷,對提高人口生育健康有重要意義。本文將產科輔助診斷轉化為多標簽分類問題,通過改進多標簽分類算法來提高輔助診斷的效果。主要工作如下:產科輔助診斷的某些診斷結果間存在一定的相似性,強化診斷結果之間的辨別力有助于提高預測精度。因此本文在反向傳播多標簽學習算法(Backpropagation for Multi-label Learning,BP-MLL)中提出基于成對標簽商和成對標簽積這兩種誤差函數(shù),通過最大化相關標簽與無關標簽的距離來最小化誤差函數(shù),從而提高成對標簽之間的辨別力。在Yeast、Emotions公共數(shù)據集的實驗中,平均精確度分別達到0.768和0.820。在中文產科電子病歷數(shù)據集的實驗中,平均精確度達到0.7667。補充醫(yī)療知識有助于提高產科輔助診斷的效果,因此本文提出融合標簽知識的分層注意力網絡算法(Hierarchical Attention Network Integrating Label Knowledge,HAN-LK)。該算法通過余弦相似度分別比較首次病程記錄與全部標簽知識文本的相似性,將相似度排名靠前的標簽知識文本與當前的首次病程記錄融合后輸入到分層注意力網絡模型中。在DeliciousMIL和Hep-categories公共數(shù)據集的實驗中,通過補充維基百科中的相關標簽知識,平均精確度分別達到0.6386和0.8233。在中文產科電子病歷數(shù)據集的實驗中,通過補充《婦產科學》和百度百科中的相關標簽知識,平均精確度達到0.8577。
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R714;TP391.1;TP18

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本文編號：2742386