發(fā)布時間：2017-10-01 23:09

  本文關(guān)鍵詞：面向慢性乙型肝炎病例的多標記學(xué)習(xí)應(yīng)用研究與實現(xiàn)

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【摘要】：醫(yī)院信息系統(tǒng)的飛速發(fā)展產(chǎn)生了大量的醫(yī)療信息數(shù)據(jù),使得海量的歷史電子病歷和診療數(shù)據(jù)變得紛繁復(fù)雜,如何從中獲取有用的信息成為醫(yī)療信息研究的熱點。而分類技術(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘的一個分支已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用,傳統(tǒng)的分類都假設(shè)實例與一個標記相關(guān),而現(xiàn)實世界的實例通常與多個標記相關(guān),如視頻、文本、圖像、患者的疾病診斷和治療用藥等,傳統(tǒng)的分類算法顯然不再適用,因此多標記學(xué)習(xí)成為一個重要的研究課題。本文介紹了多標記學(xué)習(xí)的理論和方法,并從醫(yī)院信息系統(tǒng)多個數(shù)據(jù)庫中提取了慢性乙型肝炎病例數(shù)據(jù)集。論文還利用提出的多標記算法對數(shù)據(jù)集進行了實驗,并將該算法與其他算法的實驗結(jié)果進行了比較分析,最終初步實現(xiàn)了慢性乙型肝炎聯(lián)合藥物推薦系統(tǒng)。本文首先對多標記分類的理論基礎(chǔ)進行了闡述,總結(jié)了多標記分類的劃分和策略,并給出了多標記分類的評價指標。其次,分別從醫(yī)院電子病歷數(shù)據(jù)庫、醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和檢驗系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中提取出慢性乙型肝炎病例的基本信息、初次檢驗信息和臨床用藥信息,形成可供多標記算法實驗的數(shù)據(jù)集,并對提取的數(shù)據(jù)集的特征信息進行降維,利用幾種具有代表性的多標記算法對數(shù)據(jù)集進行標記映射。接著對提取的多標記數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)歸約等。在此基礎(chǔ)上,本文提出了LIFT-ML-KNN算法,利用該算法和其他幾種多標記算法對慢性乙型肝炎數(shù)據(jù)集進行多標記學(xué)習(xí)訓(xùn)練,對幾種關(guān)鍵的多標記算法評價指標結(jié)果進行了比較和分析,最后利用java語言在MyEclipse中實現(xiàn)了慢性乙型肝炎聯(lián)合藥物的預(yù)測,為該類病種臨床路徑的制定提供了強有力的支撐。
【關(guān)鍵詞】：慢性乙型肝炎 數(shù)據(jù)挖掘 多標記分類 評價指標 權(quán)值 實現(xiàn)
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R512.62;TP391.3;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• abstract6-9
• 專用術(shù)語注釋表9-11
• 第一章 緒論11-14
• 1.1 選題的背景及意義11-12
• 1.2 數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀12
• 1.3 本文的主要研究工作與章節(jié)安排12-14
• 第二章 多標記學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)14-31
• 2.1 多標記學(xué)習(xí)的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)與分類概念14-17
• 2.1.1 機器學(xué)習(xí)理論14-15
• 2.1.2 機器學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)表示15
• 2.1.3 多標記分類概念15-16
• 2.1.4 多標記數(shù)據(jù)集測量方法16-17
• 2.2 多標記數(shù)據(jù)分類劃分17-18
• 2.2.1 問題轉(zhuǎn)化方法17-18
• 2.2.2 算法適應(yīng)方法18
• 2.3 多標記數(shù)據(jù)分類策略18-27
• 2.3.1 一階代表算法19-22
• 2.3.2 二階代表算法22-24
• 2.3.3 高階代表算法24-27
• 2.4 評價指標27-30
• 2.4.1 基于樣例的評價指標27-28
• 2.4.2 基于標記的評價指標28-29
• 2.4.3 基于排序的評價指標29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 慢性乙型肝炎傳染病學(xué)概述31-34
• 3.1 乙型肝炎病毒（HBV）31
• 3.2 慢性乙型肝炎流行病學(xué)特征與臨床表現(xiàn)31-32
• 3.3 實驗室檢查指標32
• 3.3.1 血清免疫學(xué)和分子生物學(xué)標記物32
• 3.3.2 肝功能檢測32
• 3.4 慢性乙型肝炎的藥物治療32-33
• 3.4.1 對癥藥物治療32
• 3.4.2 抗HBV藥物治療32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第四章 病例數(shù)據(jù)集構(gòu)造與多標記算法映射34-40
• 4.1 病例多標記數(shù)據(jù)集構(gòu)造34
• 4.2 特征信息降維34-37
• 4.2.1 信息增益34-36
• 4.2.2 主成分分析36-37
• 4.3 多標記算法映射37-39
• 4.3.1 BR映射37-38
• 4.3.2 標記對映射38-39
• 4.3.3 LP映射39
• 4.4 本章小結(jié)39-40
• 第五章 實驗數(shù)據(jù)源提取和預(yù)處理40-49
• 5.1 數(shù)據(jù)源內(nèi)容介紹40
• 5.2 數(shù)據(jù)提取及集成工作描述40-42
• 5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理42-48
• 5.3.1 數(shù)據(jù)清理42-43
• 5.3.2 數(shù)據(jù)離散化43-45
• 5.3.3 數(shù)據(jù)變換45
• 5.3.4 數(shù)據(jù)歸約45-48
• 5.4 本章小結(jié)48-49
• 第六章 改進的LIFT-ML-KNN算法實驗49-54
• 6.1 實驗數(shù)據(jù)集說明49
• 6.2 LIFT-ML-KNN算法49-51
• 6.2.1 均勻抽樣50
• 6.2.2 加權(quán)50
• 6.2.3 LIFT-ML-KNN算法步驟50-51
• 6.3 實驗結(jié)果及分析51-53
• 6.4 本章小結(jié)53-54
• 第七章 HBV聯(lián)合用藥推薦系統(tǒng)的初步實現(xiàn)54-60
• 7.1 Java開發(fā)語言介紹54
• 7.2 開發(fā)涉及的框架技術(shù)54-56
• 7.2.1 Swing技術(shù)54
• 7.2.2 Hibernate框架技術(shù)54-56
• 7.2.3 Weka與Mulan相關(guān)API56
• 7.3 HBV聯(lián)合用藥推薦系統(tǒng)的開發(fā)56-59
• 7.4 本章小結(jié)59-60
• 第八章 工作總結(jié)與展望60-62
• 8.1 工作總結(jié)60
• 8.2 未來工作60-62
• 參考文獻62-64
• 附錄1 程序清單64-65
• 致謝65

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本文編號：956171