本文關(guān)鍵詞：觸覺虛擬環(huán)境下基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中風(fēng)評估與思考，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：中風(fēng)康復(fù)是指通過訓(xùn)練使病人重新獲取肢體運(yùn)動機(jī)能的過程,對中風(fēng)病人肢體運(yùn)動的正確評估對中風(fēng)病人康復(fù)至關(guān)重要。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為后期中風(fēng)評估的建模手段,引發(fā)了關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種黑箱子建模方法、還是白箱子建模方法的思考,以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計中參數(shù)選擇中理論指導(dǎo)的分析。最后,本文在虛擬環(huán)境下,結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立中風(fēng)評估模型,利用“穿過隧道”和“跟隨圓圈”兩個任務(wù)完成后績效,研究是否能判別病人是處于中風(fēng)的第六階段還是健康狀態(tài)。本論文研究的總體目標(biāo)圍繞上述問題提出。研究中風(fēng)病人的評估方法及分類手段,具體目標(biāo)有：(ⅰ)人工神經(jīng)模型是黑箱子模型還是白箱子模型；(ⅱ)嘗試對分類問題下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行流程化設(shè)計；(ⅲ)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立并評估中風(fēng)階段自動評估模型；本論文所得出的結(jié)論如下：(1)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立有效的中風(fēng)分類器原型,對中風(fēng)病預(yù)測準(zhǔn)確率期望值達(dá)94.12%,健康人預(yù)測準(zhǔn)確率期望值達(dá)100%；(2)本研究對所選擇隱含層含有7個神經(jīng)元得分類器進(jìn)行測試,分類器測試后AUC值為0.876,分類表現(xiàn)優(yōu)秀；(3)ANN可以是黑箱子或者灰箱子,這取決于我們建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方式和所解決問題所在領(lǐng)域的知識是否被用于建立ANN模型；(4)對于特定問題下建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模時,隱藏層神經(jīng)元數(shù)目的確定沒有確切的公式可用,試錯法或許是現(xiàn)階段確定隱含層神經(jīng)元個數(shù)的黃金法則。本論文的主要貢獻(xiàn)在于：(1)論證了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法的本質(zhì),并分析ANN模型流程化設(shè)計過程,為建立模型提供指導(dǎo)；(2)拓展了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程自助式中風(fēng)康復(fù)評估知識；(3)本研究利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使基于Brunnstrom理論的階段評估準(zhǔn)確率得到提高,從92.1%提高到94.12%。
【關(guān)鍵詞】：中風(fēng)評估 觸覺虛擬環(huán)境 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 建模
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;R743.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-11
• 1.1 課題來源9
• 1.2 研究動機(jī)9-10
• 1.3 研究目標(biāo)10
• 1.4 本論文結(jié)構(gòu)10-11
• 第2章 研究現(xiàn)狀11-25
• 2.1 前言11
• 2.2 中風(fēng)與后期康復(fù)11-13
• 2.2.1 中風(fēng)康復(fù)評估原則11-12
• 2.2.2 三類評估方法12-13
• 2.3 基于觸覺虛擬環(huán)境的評估任務(wù)13-17
• 2.3.1 觸覺系統(tǒng)13
• 2.3.2 基于觸覺的虛擬環(huán)境13-15
• 2.3.3 基于虛擬環(huán)境的康復(fù)任務(wù)15-16
• 2.3.4 “跟隨圓圈”和“穿過隧道”兩個任務(wù)16-17
• 2.4 機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療評估中的應(yīng)用17-19
• 2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19-20
• 2.5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念19-20
• 2.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點20
• 2.5.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用及研究意義20
• 2.6 模糊系統(tǒng)20-21
• 2.7 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21-22
• 2.8 交叉驗證22-24
• 2.8.1 什么是交叉驗證22-23
• 2.8.2 常見類型的交叉驗證23
• 2.8.3 交叉驗證選擇模型的一般過程23-24
• 2.9 本章小結(jié)24-25
• 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方法屬性分析25-32
• 3.1 前言25
• 3.2 模型的概念25
• 3.3 FCBPSS框架分析法25-28
• 3.4 牛頓第二定律的三種不同模型28-29
• 3.5 爭論焦點29-30
• 3.6 解決爭論30-31
• 3.7 討論31
• 3.8 本章小結(jié)31-32
• 第4章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中設(shè)計要素分析32-38
• 4.1 前言32
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在FCBPSS理論下的分析32
• 4.3 神經(jīng)元模型32-33
• 4.3.1 激活函數(shù)選擇32-33
• 4.4 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)33-34
• 4.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)33
• 4.4.2 隱藏層數(shù)33
• 4.4.3 隱含層神經(jīng)元數(shù)33-34
• 4.5 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則34-36
• 4.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式34
• 4.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法34-35
• 4.5.3 網(wǎng)絡(luò)終止條件35-36
• 4.6 分類問題下ANN概念化設(shè)計36-37
• 4.7 本章小結(jié)37-38
• 第5章 中風(fēng)分類器建立38-52
• 5.1 前言38
• 5.2 實驗介紹38-39
• 5.2.1 實驗對象和設(shè)備38
• 5.2.2 實驗方法38-39
• 5.3 實驗數(shù)據(jù)收集39-40
• 5.4 實驗假說和假設(shè)40
• 5.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理40-42
• 5.5.1 去除噪聲數(shù)據(jù)40-41
• 5.5.2 數(shù)值歸約41-42
• 5.6 中風(fēng)分類器模型建立42-46
• 5.6.1 中風(fēng)分類器原理42-43
• 5.6.2 中風(fēng)分類器的結(jié)構(gòu)43-46
• 5.7 實驗結(jié)果分析46-48
• 5.7.1 數(shù)據(jù)收集與整理46
• 5.7.2 數(shù)據(jù)描述46-47
• 5.7.3 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果討論47-48
• 5.8 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器評價48-51
• 5.8.1 不平衡分類評價48-49
• 5.8.2 混淆矩陣49
• 5.8.3 ROC曲線49-51
• 5.9 本章小結(jié)51-52
• 第6章 結(jié)論與展望52-55
• 6.1 綜合敘述52
• 6.2 結(jié)論52
• 6.3 研究貢獻(xiàn)52
• 6.4 研究局限性與展望52-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 致謝58-59
• 附錄A59-60
• 附錄B60-61
• 附錄C61-62
• 附錄D62-63
• 附錄E63-65
• 附錄F65-67
• 附錄G67-69
• 附錄H69

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