隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,利用人工智能（Artificial Intelligence,AI）技術(shù)在醫(yī)療相關(guān)行業(yè)進(jìn)行研究成為了時下最熱門的話題。但是在罕見疾病研究領(lǐng)域,由于受限于罕見疾病數(shù)據(jù)的相對稀少和發(fā)病機(jī)制復(fù)雜的特性,目前人們還沒有找到一個高效可靠的算法來對罕見疾病進(jìn)行預(yù)測和輔助診斷。本文針對這一問題,提出了RDPA預(yù)測算法（Rare Disease-Phenotype Association Prediction Algorithm）作為問題的解決方案。該算法分為兩部分,首先是以經(jīng)典的TF-IDF算法為基礎(chǔ),針對罕見疾病數(shù)據(jù)將算法進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn),從而實現(xiàn)預(yù)測表型和疾病之間一對一關(guān)系的關(guān)聯(lián)度的功能。之后本文在前一步的基礎(chǔ)上利用融合算法將表型和疾病之間一對一的關(guān)系進(jìn)行融合,進(jìn)而得到表型和疾病之間的多對一關(guān)系,從而使得RDPA算法實現(xiàn)了對多表型疾病進(jìn)行輔助診斷的功能。通過將RDPA算法與其他常用的預(yù)測算法（TF-CRF和TF-IDF-CHI等）進(jìn)行比較,本文發(fā)現(xiàn),RDPA算法相較于其他的預(yù)測算法有著更好的性能,具有更高的精確度和穩(wěn)定性。此外本文還對RDPA算法在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)進(jìn)行分析,... 

【文章來源】：華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Mycin系統(tǒng)與Internist-I系統(tǒng)優(yōu)劣性對比

2018 年華東師范大學(xué)碩士學(xué)位畢業(yè)論文 因。其藝術(shù)性的部分，正是目前醫(yī)療人工智能所欠缺的地方。2012 年，F(xiàn)riedman教授發(fā)表一篇著名的文章“What informatics is and isn't”[18]。文章表明：無論是從技術(shù)角度上還是倫理角度，計算機(jī)永遠(yuǎn)是輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷的工具之一，而無法代替醫(yī)生的位置。

2018 年華東師范大學(xué)碩士學(xué)位畢業(yè)論文 前現(xiàn)有的評估疾病和表型之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)的方法主要有皮爾森相關(guān)系似度和 TF-IDF 算法這幾種公式。皮爾森相關(guān)系數(shù)爾森相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation coefficient）也被稱作是皮爾森積矩(Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient) ，是一種線性相關(guān)系數(shù)的相關(guān)系數(shù)是兩個樣本的協(xié)方差和它們的標(biāo)準(zhǔn)偏差的商值的乘積。定義括一個“乘積矩”，即平均調(diào)整后的隨機(jī)變量乘積的平均值（原點的第，或被稱為名稱中的修飾乘積矩。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]人工智能醫(yī)療不應(yīng)只是機(jī)器人和智能影像管理[J]. 劉婷婷.  現(xiàn)代養(yǎng)生. 2017(18)
[2]一種新的四格表獨立性檢驗[J]. 陳安全,夏帆,鐘韻.  統(tǒng)計與決策. 2017(13)
[3]人工智能及在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 孔祥溢,王任直.  醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志. 2016(11)
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碩士論文
[1]KNN文本分類中特征詞權(quán)重算法的研究[D]. 趙小華.太原理工大學(xué) 2010



本文編號：3299001