目前,測量診室血壓還是對高血壓進行診斷的主要方式,但是這種單純靠測量診室血壓的診斷方式可能會產(chǎn)生漏診或者誤診。如,隱匿性高血壓若被漏診可能會威脅到患者的生命安全,而由于“白大衣效應”引起的誤診會造成醫(yī)療資源的浪費。 高血壓患者的治療絕對不是一個簡單的過程,因為除了有血壓升高這個危險因素以外,很多高血壓患者還伴隨著其它心血管危險因素。內(nèi)科醫(yī)生確定高血壓患者的治療時機以及治療方案時,不能單純地依據(jù)血壓水平,還必須對患者心血管風險水平進行評估并分類。但在實際上,對高血壓患者心血管風險水平進行分類是一個復雜而耗時的工作,一般都由經(jīng)驗比較豐富的內(nèi)科醫(yī)生來完成。隨著高血壓患者數(shù)量持續(xù)增加,內(nèi)科醫(yī)生每天接診的病患數(shù)量也隨之增多,這不僅需要內(nèi)科醫(yī)生在更短的時間內(nèi)完成一個診斷動作,而且增加了他們的工作壓力。 針對單純靠測量診室血壓的診斷方式可能會產(chǎn)生漏診或者誤診,本文提出了一個本體驅動的貝葉斯網(wǎng)絡模型來輔助高血壓患者的診斷。首先設計用于高血壓患者診斷的本體模型,然后將本體實例之間的對象關系映射成貝葉斯網(wǎng)絡變量之間的依賴關系以自動構建貝葉斯網(wǎng)絡,最后采用貝葉斯網(wǎng)絡模型來輔助高血壓患者的診斷。實... 

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 相關研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標和內(nèi)容
    1.4 論文的結構安排
第二章 本體相關理論介紹
    2.1 本體的基本概念
        2.1.1 本體的定義
        2.1.2 本體的建模原語
        2.1.3 本體的分類
        2.1.4 本體的描述語言
    2.2 本體的構建方法
        2.2.1 Uschold的“骨架”法
        2.2.2 Gruninger和Fox的“評價法”
        2.2.3 七步法
    2.3 本體的構建工具
    2.4 本章小結
第三章 構建本體驅動的貝葉斯網(wǎng)絡模型
    3.1 構建高血壓診斷本體
    3.2 貝葉斯網(wǎng)絡分類器
        3.2.1 貝葉斯定理
        3.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡介紹
        3.2.3 Netica介紹
        3.2.4 構造貝葉斯網(wǎng)絡
    3.3 實驗過程
        3.3.1 生成貝葉斯網(wǎng)絡層次結構
        3.3.2 輸入條件概率表
        3.3.3 輸入變量的量化
        3.3.4 不完整的病人數(shù)據(jù)處理
        3.3.5 輸入病人數(shù)據(jù)并診斷
    3.4 本章小結
第四章 構建高血壓電子病歷數(shù)據(jù)庫
    4.1 電子病歷介紹
        4.1.1 電子病歷的概念
        4.1.2 我國電子病歷的發(fā)展
    4.2 高血壓電子病歷數(shù)據(jù)庫設計
    4.3 本章小結
第五章 構建診斷本體庫并實現(xiàn)分類功能
    5.1 構建診斷本體模型
        5.1.1 本體的目標和范圍
        5.1.2 定義本體中的關鍵概念
        5.1.3 定義本體中的屬性
        5.1.4 定義本體實例
    5.2 SWRL及其編輯工具介紹
        5.2.1 SWRL規(guī)則結構
        5.2.2 Built-Ins介紹
        5.2.3 SWRL的表示方式
        5.2.4 SWRL編輯器
    5.3 構建診斷知識庫
        5.3.1 血壓水平分類知識
        5.3.2 心血管預后的重要因素方面的知識
        5.3.3 心血管風險水平分類的知識
    5.4 Jena框架介紹
        5.4.1 Jena簡介
        5.4.2 RDF應用程序接口
        5.4.3 Jena的RDF解析器
        5.4.4 持久化存儲
        5.4.5 推理子系統(tǒng)
    5.5 數(shù)據(jù)庫記錄轉換成本體實例
        5.5.1 轉換思路解析
        5.5.2 資源URI定義
        5.5.3 轉換算法
    5.6 推理過程解析
    5.7 實驗過程
    5.8 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 工作總結
    6.2 工作展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文


【參考文獻】：
期刊論文
[1]高血壓患者心血管風險水平智能分層系統(tǒng)[J]. 黃飛,謝紅薇,郝曉燕.  科學技術與工程. 2014(07)
[2]中國高血壓防治指南2010[J]. 劉力生.  中華高血壓雜志. 2011(08)
[3]基于貝葉斯網(wǎng)的分布式電網(wǎng)故障診斷方法[J]. 周曙,王曉茹,錢清泉.  電網(wǎng)技術. 2010(09)
[4]C5.0分類算法及在銀行個人信用評級中的應用[J]. 龐素琳,鞏吉璋.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2009(12)
[5]慢性乙型肝炎患者肝膽濕熱證和肝郁脾虛證的決策樹診斷模型初探[J]. 李梢,張寧波,李志紅,丁皓,葉永安.  中國中西醫(yī)結合雜志. 2009(11)
[6]高血糖、高血脂與超重和肥胖關系的研究[J]. 嚴克貴,陳愛珠,周秋芬,汪寧生,童鳳琴.  實用預防醫(yī)學. 2009(05)
[7]基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的風力發(fā)電機故障診斷[J]. 莊哲民,殷國華,李芬蘭,江鐘偉.  電工技術學報. 2009(04)
[8]基于貝葉斯算法的移動式疾病智能診斷系統(tǒng)[J]. 胡碧松,馮丹,曹務春,方立群,龔建華.  計算機應用. 2008(S1)
[9]關于我國體質指數(shù)BMI的分布研究[J]. 鄭祖康,馬蓉,陳漢元.  數(shù)學理論與應用. 2000(03)

博士論文
[1]高血壓患者對于降壓藥物收縮壓反應的數(shù)字模型研究[D]. 吳瑛.北京協(xié)和醫(yī)學院 2010
[2]抗高血壓藥物臨床試驗療效評價方法研究[D]. 許林勇.中南大學 2007

碩士論文
[1]基于本體的高血壓電子病歷本體庫的構建及其規(guī)則推理研究[D]. 王健慧.太原理工大學 2012
[2]基于關聯(lián)規(guī)則和本體的高血壓診療系統(tǒng)的研究[D]. 王軍亮.太原理工大學 2011
[3]基于本體的泌尿外科知識庫與智能信息處理研究[D]. 付大超.重慶大學 2011
[4]基于本體的高血壓電子病歷知識庫研究[D]. 鞏沐歌.西安電子科技大學 2010



本文編號：3732594