本文選題：支持向量機(jī)算法 + 糖尿病腎病�。� 參考：《北京郵電大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著醫(yī)療行業(yè)信息化程度的不斷加深,醫(yī)療數(shù)據(jù)收集與分析的手段越來越多,也越來越智能。對(duì)于快速增長的數(shù)據(jù)規(guī)模,我們需要采用更有效的手段對(duì)其進(jìn)行分析處理,挖掘出數(shù)據(jù)內(nèi)涵的寶貴價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及支持向量機(jī)相關(guān)理論是實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)價(jià)值的一種重要方法。對(duì)于具體的應(yīng)用場景,本論文選取了糖尿病這一現(xiàn)代社會(huì)中常見的慢性疾病作為算法應(yīng)用研究對(duì)象。糖尿病作為一種慢性疾病,長期的經(jīng)濟(jì)投入和身體健康壓力給個(gè)人、家庭帶來了沉重的經(jīng)濟(jì)與身心負(fù)擔(dān)。因此,在糖尿病患病早期即對(duì)其重要并發(fā)癥進(jìn)行篩查預(yù)測,早發(fā)現(xiàn)早避免,不僅可以提高糖尿病患者的生活質(zhì)量,也能夠降低后期腎病治療帶來的健康風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)壓力。本文基于以上幾點(diǎn),展開糖尿病及糖尿病并發(fā)腎病的相關(guān)研究,構(gòu)建糖尿病腎病篩查分類模型,對(duì)于糖尿病患者并發(fā)腎病的前期篩查具有較大意義。研究對(duì)象為包括北京在內(nèi)的十余城市的人群體檢數(shù)據(jù),收集了健康人數(shù)據(jù)2612例,糖尿病患者數(shù)據(jù)994例,其中糖尿病并發(fā)腎病109例,糖尿病無并發(fā)腎病885例,作為原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行接下來的糖尿病腎病篩查分類模型構(gòu)建。主要內(nèi)容如下:一、調(diào)研已有的醫(yī)療數(shù)據(jù)研究方法、診斷指標(biāo)及高危發(fā)病因素。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,通過原始記錄文字進(jìn)行文本匹配標(biāo)注正負(fù)樣本。進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)比糖尿病患者和健康人的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)分布,糖尿病有無并發(fā)腎病的指標(biāo)數(shù)據(jù)分布,發(fā)現(xiàn)各組的指標(biāo)均存在一定交叉,不能僅根據(jù)一項(xiàng)指標(biāo)的值來判斷是否有糖尿病并發(fā)腎病的可能。本文使用研究數(shù)據(jù)繪制ROC曲線,選擇與糖尿病并發(fā)腎病具有緊密聯(lián)系的12項(xiàng)指標(biāo),構(gòu)建糖尿病并發(fā)腎病篩查模型的輸入向量,用于后續(xù)糖尿病腎病篩查分類模型的建立。二、使用支持向量機(jī)分類算法構(gòu)建糖尿病腎病篩查分類模型,使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類超平面,對(duì)比歸一化數(shù)據(jù)與未歸一化數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后可以有效的提高分類準(zhǔn)確率。使用網(wǎng)格優(yōu)化法對(duì)糖尿病腎病篩查分類模型的準(zhǔn)確率進(jìn)行進(jìn)一步提高,結(jié)果表明利用網(wǎng)格優(yōu)化得到的分類準(zhǔn)確率都優(yōu)于隨機(jī)參數(shù)選擇,但其搜索范圍大,步長設(shè)置需根據(jù)具體數(shù)據(jù)情況確定,需引入更加智能的參數(shù)優(yōu)化方法。三、使用粒子群算法對(duì)支持向量機(jī)算法懲罰參數(shù)C和核函數(shù)參數(shù)σ進(jìn)行優(yōu)化,對(duì)比不同核函數(shù)對(duì)于粒子群算法的優(yōu)化敏感度。實(shí)驗(yàn)表明粒子群算法對(duì)于多項(xiàng)式核函數(shù)和RBF核函數(shù)的優(yōu)化效果較為明顯。其中PSO-RBF-SVM的交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率達(dá)到了 94.89%,具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值與前景。
[Abstract]:For the rapid growth of data scale, we need to use more effective means to analyze and process it, and to excavate the valuable value of data connotation.Data mining technology and support vector machine theory is an important method to realize the value of medical data.For specific application scenarios, this paper selects diabetes mellitus, a common chronic disease in modern society, as the research object of algorithmic application.Therefore, early detection and prevention of important complications in the early stage of diabetic disease can not only improve the quality of life of diabetic patients, but also reduce the health risk and economic pressure brought about by late nephropathy treatment.Based on the above points, the related studies of diabetes mellitus and diabetic complicated nephropathy are carried out, and the classification model of diabetic nephropathy screening is constructed, which is of great significance for the pre-screening of diabetic nephropathy.The subjects were physical examination data of more than ten cities, including Beijing. 2612 healthy people and 994 diabetic patients were collected. Among them, 109 cases were diabetic complicated with nephropathy, 885 cases were diabetes mellitus without complicated nephropathy.The next diabetic nephropathy screening classification model was constructed as the original data set.The main contents are as follows: 1. Investigate the existing medical data research methods, diagnostic indicators and high-risk factors.The original data is preprocessed and the positive and negative samples are marked by text matching.Statistical analysis was carried out to compare the distribution of index data between diabetic patients and healthy persons, and the distribution of indexes of diabetes mellitus complicated with nephropathy.The possibility of diabetic nephropathy cannot be judged solely by the value of one indicator.In this paper, the ROC curve was drawn by using the research data, and 12 indexes closely related to diabetic nephropathy were selected to construct the input vector of diabetic nephropathy screening model, which was used to establish the following diabetic nephropathy screening classification model.Secondly, the classification model of diabetic nephropathy screening is constructed by using support vector machine classification algorithm, and the hyperplane is trained by training data, and the classification accuracy of normalized data and non-normalized data is compared.Experimental results show that the normalized data processing can effectively improve the accuracy of classification.The accuracy of diabetic nephropathy screening classification model was further improved by using mesh optimization method. The results show that the classification accuracy obtained by mesh optimization is better than that of random parameter selection, but its search scope is large.The step size setting needs to be determined according to the specific data, and a more intelligent parameter optimization method should be introduced.Thirdly, the particle swarm optimization algorithm is used to optimize the penalty parameter C and the kernel function parameter 蟽 of the support vector machine algorithm, and the sensitivity of different kernel functions to the optimization of the particle swarm optimization algorithm is compared.The experimental results show that the particle swarm optimization algorithm is more effective for polynomial kernel function and RBF kernel function optimization.The accuracy of cross-verification of PSO-RBF-SVM is 94. 89, which has some practical application value and prospect.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R587.1;TP18

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本文編號(hào)：1737377