【摘要】：近年來(lái),我國(guó)慢性疾病患者數(shù)高居世界首位,糖尿病及其并發(fā)癥作為其中一個(gè)重要組成部分嚴(yán)重影響人們的日常生活并對(duì)人類(lèi)健康構(gòu)成嚴(yán)重威脅。常規(guī)醫(yī)療診斷主要以醫(yī)生多年臨床經(jīng)驗(yàn)結(jié)合儀器檢測(cè)結(jié)果作為診斷依據(jù),易造成誤診或漏診現(xiàn)象,進(jìn)而貽誤最佳治療時(shí)機(jī)。為在一定程度上解決常規(guī)醫(yī)療診斷的不足,本文采用深度學(xué)習(xí)技術(shù),構(gòu)建糖尿病及其并發(fā)癥預(yù)測(cè)模型并對(duì)其進(jìn)行分析,輔助醫(yī)生進(jìn)行更為全面可靠的診療決策,完善相應(yīng)管理策略。通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研,總結(jié)和收集糖尿病及其并發(fā)癥診療特征和數(shù)據(jù),歸納并比對(duì)深度學(xué)習(xí)相關(guān)模型和算法:以 Pima Indians Diabetes 和 Diabetic Retinopathy Debrecen 兩種糖尿病相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和深度信念網(wǎng)絡(luò)三種技術(shù)分別構(gòu)建糖尿病及其并發(fā)癥預(yù)測(cè)模型,進(jìn)行預(yù)測(cè)研究以輔助醫(yī)生診療決策。然后,選取分類(lèi)準(zhǔn)確度、敏感度和特異度作為評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,評(píng)估三種預(yù)測(cè)模型的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,深度信念網(wǎng)絡(luò)在兩種疾病中的測(cè)試效果優(yōu)于其他兩種算法。最后,利用深度信念網(wǎng)絡(luò)疾病預(yù)測(cè)模型各層間的權(quán)值矩陣,計(jì)算模型各個(gè)輸入屬性與輸出目標(biāo)間的相對(duì)強(qiáng)度值,有針對(duì)性地、系統(tǒng)化地分析兩種疾病中各個(gè)因素的影響。通過(guò)以上分析,針對(duì)II型糖尿病,提出糖尿病預(yù)防教育、個(gè)人防治和社區(qū)防治三種管理策略;針對(duì)糖尿病性視網(wǎng)膜病變,提出健康教育、多科聯(lián)合和定期眼科檢查的管理策略,以改善我國(guó)糖尿病及其并發(fā)癥的管理控制現(xiàn)狀。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱商業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：R587.1
【圖文】：

出層得不到目標(biāo)輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，將實(shí)際輸出與目標(biāo)輸出間的誤差沿原通路返逡逑回，逐層修改各層節(jié)點(diǎn)間的連接權(quán)重值，如此反復(fù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，直至誤差達(dá)到最小為逡逑止。為了更清晰的理解整個(gè)ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本邏輯過(guò)程，本文根據(jù)圖２－１所示參數(shù)具逡逑體描述ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的運(yùn)算過(guò)程，并以流程圖的形式展出（見(jiàn)圖２－２）：逡逑（１）

它主要是針對(duì)線性可分情況進(jìn)行分析，對(duì)于線性不可分的情況，通過(guò)非線性逡逑映射將低維輸入空間線性不可分的樣本轉(zhuǎn)化至高維特征空間使其線性可分，從而使得高逡逑維特征空間采用線性算法對(duì)樣本的非線性特征進(jìn)行線性分析成為可能。如圖２－３所示。逡逑非線性映射邐＼＼逡逑邐？邋邐？逡逑低維樣本空間邐高維樣本空間逡逑對(duì)應(yīng)于邐’’逡逑非線性分類(lèi)邐邐邋線性分類(lèi)逡逑圖２－３邋ＳＶＭ核心思想示意圖逡逑在目前的研宄中，常用的非線性映射法即核函數(shù)有以下四種：逡逑（１）

玻爾茲曼機(jī)（Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ邋Ｍａｃｈｉｎｅ，邋ＢＭ）是一種反饋隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含一＂ｔ可見(jiàn)逡逑層和一個(gè)隱藏層，層與層之間對(duì)稱(chēng)完全連接且不存在自反饋。ＢＭ的神經(jīng)元輸出僅包括逡逑激活和未激活兩種狀態(tài)，分別使用數(shù)值０和１表示。如圖２－４所示。ＢＭ基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原逡逑理，可以通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)獲取規(guī)則。但是其計(jì)算較為復(fù)雜，由此引入ＲＢＭ。逡逑榞逡逑圖２－４邋ＢＭ結(jié)構(gòu)示意圖逡逑２．２．３受限玻爾茲曼機(jī)逡逑ＲＢＭ的架構(gòu)強(qiáng)大，是在ＢＭ原理的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的。ＢＭ的優(yōu)勢(shì)在于其強(qiáng)大的逡逑無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，能夠從龐大的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到其中隱藏的規(guī)則。然而，它不能夠計(jì)算出逡逑ＢＭ要表示的分布。所以，Ｓｍｏｌｅｎｓｋｙ提出了邋ＲＢＭＩ５３】，將ＢＭ原有的層間連接進(jìn)行了逡逑限制。逡逑１８逡逑

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本文編號(hào)：2754889