發(fā)布時間：2020-06-24 20:51

【摘要】：利用智能診斷方法發(fā)現(xiàn)患者病情并制定個性化診療方案成為醫(yī)療行業(yè)改革發(fā)展方向,也是醫(yī)療大數(shù)據(jù)實際應(yīng)用的重要組成部分。隨著EMR、HIS、PACS等醫(yī)療信息軟件在我國的廣泛普及應(yīng)用,醫(yī)院信息系統(tǒng)中沉淀有大量文本和影像等臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù),為智能診斷的普及奠定了大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時,隨著生活節(jié)奏的加快和營養(yǎng)水平的提高導(dǎo)致我國肥胖人群顯著擴(kuò)大,由于肥胖是糖尿病的重要發(fā)病因素之一,使得我國糖尿病患者數(shù)量也隨之增加。糖尿病并發(fā)癥是糖尿病患者主要致死原因,如何有效發(fā)現(xiàn)并發(fā)癥是提高患者生活水平的關(guān)鍵。隨著病歷數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大,如何有效從復(fù)雜多模態(tài)電子病歷中簡單高效的發(fā)現(xiàn)糖尿病并發(fā)癥成為了一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文首先定義了一種改進(jìn)的主題發(fā)現(xiàn)模型,在此基礎(chǔ)上挖掘了不同病程記錄的潛在主題,然后通過時間序列特征提取方法和多標(biāo)簽分類算法模型對糖尿病患者進(jìn)行并發(fā)癥發(fā)現(xiàn),最后通過對比實驗完成了算法的驗證,具體的研究內(nèi)容如下:(1)本文提出一種基于病歷相似度約束的MRS-LDA模型(Medical Records Similarity based Latent Dirichlet Allocation)。病程記錄主題挖掘是后續(xù)并發(fā)癥發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ),在潛在主題挖掘的基礎(chǔ)上,分析了相似患者在住院過程中產(chǎn)生的病程記錄的主題分布具有一定的相似性,針對糖尿病患者病歷之間的相似性約束,給出了改進(jìn)LDA算法。(2)設(shè)計了基于主題的多標(biāo)簽糖尿病并發(fā)癥發(fā)現(xiàn)的算法過程,由于住院期間病程記錄呈現(xiàn)的多維時序性特征,本文使用奇異值分解提取多維時序主題特征,并利用ECC(Ensembles of Classifier Chains)組合分類器鏈思想進(jìn)行糖尿病并發(fā)癥的多標(biāo)簽分類數(shù)據(jù)處理,通過多種分類算法的比較,得出適用于糖尿病并發(fā)癥預(yù)測的分類模型。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R587.2
【圖文】：

圖 2. 1 Sigmoid 函數(shù)示圖形Fig 2.1 The graph of Sigmoid function認(rèn)為邏輯回歸的問題是一個線性模型，假設(shè)實際 ( ) ( ) ，屬性權(quán)重向量 ( ) ( ) 訓(xùn)練數(shù)據(jù)為如下表達(dá)式：

糖尿病患者病程記錄Fig3.2Diabeticdiseasecourserecord

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2728338