【摘要】：第一章圖像分類中針對(duì)主動(dòng)學(xué)習(xí)算法的列子集選擇方法和基于增強(qiáng)流形學(xué)習(xí)的高斯混合模型研究 第一部分圖像分類中針對(duì)主動(dòng)學(xué)習(xí)算法的列子集選擇方法研究 背景： 圖像和文本分類是計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)中的一項(xiàng)重要任務(wù),然而手動(dòng)標(biāo)記圖像是極為費(fèi)時(shí)和昂貴的,但是在圖像分類、文本分類等問題中,有標(biāo)記的樣本數(shù)據(jù)往往是很較難獲取的,對(duì)圖像進(jìn)行人工標(biāo)注往往又是費(fèi)時(shí)和費(fèi)力的。如何選擇少量最具有價(jià)值的樣本進(jìn)行人工標(biāo)注,從而提高分類性能是極為重要的。主動(dòng)學(xué)習(xí)是圖像分類的常用技術(shù),但是目前已有的主動(dòng)學(xué)習(xí)分類的具體算法對(duì)于圖像分類還存在不足,沒有考慮要以最小化重構(gòu)誤差來選擇最優(yōu)子集,也沒有考慮圖像數(shù)據(jù)的空間是高度非線性的內(nèi)在幾何結(jié)構(gòu)。 目的： 基于列子集選取思想,解決目前圖像分類樣本標(biāo)準(zhǔn)算法中的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法存在的問題,提出新的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法來幫忙完成分類圖像。 方法： 通過研究分析目前主動(dòng)學(xué)習(xí)的有關(guān)算法,發(fā)現(xiàn)這些算法的優(yōu)缺點(diǎn),基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的列子集選擇算法,提出了一種新的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法提出使用核的思想來定義的非線性主動(dòng)學(xué)習(xí)算法,即核空間列子集選擇的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法,以便在數(shù)據(jù)空間呈現(xiàn)高度非線性時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的幾何結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)在投射的核空間中選擇最具代表性的數(shù)據(jù)點(diǎn)。經(jīng)過在再生核希爾伯特空間進(jìn)行主動(dòng)學(xué)習(xí),解決了目前主動(dòng)學(xué)習(xí)的非線性問題。最后,運(yùn)用耶魯大學(xué)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)集ATT和coi120證明了本算法的有效性。 結(jié)果： 在人造數(shù)據(jù)集中,本文提出的方法能從兩個(gè)圓及兩個(gè)月牙中較為均勻的選擇數(shù)據(jù),這樣能更好的代表整個(gè)數(shù)據(jù)集,效果較好。在真實(shí)圖像數(shù)據(jù)集測(cè)試中,本文提出的算法在標(biāo)注相同數(shù)量的樣本情況下,分類的錯(cuò)誤率都明顯低于其他算法 結(jié)論： (1)提出基于列自己選取的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法 (2)提出基于核空間的列子集選取的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法 (3)解決了目前線性主動(dòng)學(xué)習(xí)方法無法捕捉圖像數(shù)據(jù)非線性結(jié)構(gòu)的缺陷 (4)在模擬和真實(shí)數(shù)據(jù)的模擬上證明了算法的學(xué)習(xí)能力和實(shí)際應(yīng)用能力 第二部分基于增強(qiáng)流形學(xué)習(xí)的高斯混合模型研究 背景： 高斯混合模型(GMM)已被廣泛用于各種領(lǐng)域,包括文本文件的數(shù)據(jù)分析,人臉圖像和基因�；诶绽辜s束的混合高斯模型(LapGMM)和基于局部一致性的高斯模型(LCGMM)被提出來增強(qiáng)高斯混合模型的效果,顯示比原來的GMM性能優(yōu)越。但是,這兩個(gè)模型只考慮了數(shù)據(jù)的局部一致性,而沒有保持全局一致性,因而存在不足。 目的： 研究基于增強(qiáng)流形學(xué)習(xí)的高斯混合模型(RGMM)的有效性。 方法： 通過在原有高斯混合模型上加入新的約束項(xiàng)來實(shí)現(xiàn)RGMM,并且運(yùn)用EM算法來求解。分別在文本、人臉圖像及臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)等三個(gè)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證RGMM模型的有效性。 結(jié)果： 基于增強(qiáng)流形學(xué)習(xí)提出了一個(gè)新的高斯混合模型,利用EM算法來迭代優(yōu)化模型參數(shù)。最后,在三個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)集上測(cè)試了效果。結(jié)果顯示,RGMM比LapGMM和LCGMM要好。該模型基于增強(qiáng)流形學(xué)習(xí)的混合高斯模型不但保持局部一致性,而且保持了全局一致性。非常清楚地保證了相離點(diǎn)在映射后相離以及相近點(diǎn)在映射后相近的特征。 結(jié)論： (1)基于增強(qiáng)流形學(xué)習(xí)提出了一個(gè)新的高斯混合模型--高斯混合數(shù)據(jù)分析模型(RGMM) (2)高斯混合數(shù)據(jù)分析模型更準(zhǔn)確表達(dá)數(shù)據(jù)在流形空間上的位置關(guān)系。非常清楚地保證了相離點(diǎn)在映射后相離以及相近點(diǎn)在映射后相近的特征。不但保持局部一致性,而且保持了全局一致性。 (3)利用EM算法迭代優(yōu)化模型參數(shù)。在三個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)集上測(cè)試。在模擬和真實(shí)數(shù)據(jù)的模擬上證明了高斯混合模型的學(xué)習(xí)能力和實(shí)際應(yīng)用能力,結(jié)果顯示,RGMM比LapGMM和LCGMM要好。 第二章浙江省電子健康檔案關(guān)鍵技術(shù)研究和示范應(yīng)用 背景： 2009年國家要求開始逐步為城鄉(xiāng)居民建立電子健康檔案,通過建設(shè)基于電子健康檔案的區(qū)域衛(wèi)生信息平臺(tái),整合健康數(shù)據(jù)建立一大基礎(chǔ)資源數(shù)據(jù)庫。本研究回顧性分析了浙江省電子健康檔案的歷史和現(xiàn)狀,浙江省依托國家科技支撐計(jì)劃和國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)。在紙質(zhì)檔案在一些地區(qū)仍然存在,開展標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化居民電子健康檔案的研究和試點(diǎn)工作。 目的： 本研究是適應(yīng)國家衛(wèi)生信息化建設(shè)的總體要求,進(jìn)行電子健康檔案的標(biāo)準(zhǔn)化研究,確定居民電子健康檔案的子系統(tǒng)內(nèi)容,研發(fā)居民電子健康檔案信息系統(tǒng),選擇試點(diǎn)區(qū)域開展應(yīng)用。 方法： 本研究依托國家數(shù)字衛(wèi)生項(xiàng)目和衛(wèi)生部醫(yī)改信息化試點(diǎn)項(xiàng)目,遵循標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的基本原則,技術(shù)選擇和試點(diǎn)應(yīng)用符合頂層化、標(biāo)準(zhǔn)化、整體化的三大基本要求。通過應(yīng)用相關(guān)課題組研究的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研確定11個(gè)子系統(tǒng)內(nèi)容,采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),集中統(tǒng)一研發(fā)居民健康檔案信息系統(tǒng)軟件,按照“邏輯集中、物理分散”的研究和部署模式,開展居民電子健康檔案的研究和試點(diǎn)應(yīng)用。 結(jié)果： 研究結(jié)果浙江省的居民電子健康檔案信息主要分為11個(gè)域,標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的“居民電子健康信息系統(tǒng)”包括11個(gè)子系統(tǒng),可以動(dòng)態(tài)地收集所有個(gè)體從孕育到死亡,整個(gè)生命歷程中在醫(yī)院、疾控、社區(qū)等機(jī)構(gòu)或部門產(chǎn)生的健康信息,并為每個(gè)居民制定唯一的身份標(biāo)識(shí),通過信息化跟蹤并管理所有的健康信息。 應(yīng)用成果“國家數(shù)字衛(wèi)生”項(xiàng)目22個(gè)示范區(qū)已經(jīng)建立并上傳了1500余萬份標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、信息共享的居民電子健康檔案,示范區(qū)內(nèi)居民電子健康檔案的建檔率達(dá)到90%以上。三個(gè)樣板示范區(qū)的應(yīng)用研究,全面推進(jìn)當(dāng)?shù)氐男l(wèi)生信息化應(yīng)用水平。 結(jié)論： 總結(jié)五年來的研究和示范實(shí)踐,浙江省已經(jīng)在示范區(qū)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的電子健康檔案的動(dòng)態(tài)更新和全面覆蓋,有力推動(dòng)了浙江省醫(yī)療衛(wèi)生信息化和諧、跨越、可持續(xù)發(fā)展。浙江省一方面堅(jiān)持全省標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、規(guī)范開發(fā)設(shè)計(jì)、統(tǒng)一部署,使得全省電子健康檔案的建設(shè)符合原衛(wèi)生部頒布的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范要求,逐步實(shí)現(xiàn)全省的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化電子健康檔案全面覆蓋,全省健康信息共享、互聯(lián)互通。這項(xiàng)研究成果也被寫入衛(wèi)生強(qiáng)市、強(qiáng)縣考核的基本指標(biāo)中,進(jìn)入了政府的年度責(zé)任制考核體系,成為推進(jìn)居民電子健康檔案建設(shè)的重要抓手。 第三章衛(wèi)生信息平臺(tái)的體系架構(gòu)與功能模式研究 背景： 面對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生部門條塊分割、各自為政和醫(yī)療衛(wèi)生信息資源不能共享、各種應(yīng)用系統(tǒng)低水平重復(fù)的現(xiàn)狀,如何實(shí)現(xiàn)區(qū)域范圍內(nèi)居民健康信息的互聯(lián)互通、信息共享,衛(wèi)生信息平臺(tái)就凸現(xiàn)其重要性。以健康檔案、電子病歷和遠(yuǎn)程醫(yī)療為切入點(diǎn),大力推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化居民電子健康檔案建立的背景下,推進(jìn)省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)的規(guī)范化建設(shè),將有利于快速推進(jìn)醫(yī)療衛(wèi)生信息化的進(jìn)程,如何在一省范圍開展衛(wèi)生信息平臺(tái)建設(shè),如何協(xié)同區(qū)域范圍內(nèi)的應(yīng)用信息系統(tǒng)和服務(wù)極為重要 目的： 研究省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)和功能架構(gòu),具體闡明三級(jí)平臺(tái)的功能定位,實(shí)現(xiàn)基于個(gè)人健康信息的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析、管理和共享的基礎(chǔ)功能。研究標(biāo)準(zhǔn)化衛(wèi)生信息平臺(tái)服務(wù)功能和區(qū)域衛(wèi)生應(yīng)用信息系統(tǒng)的部署模式,構(gòu)建健康檔案與電子病歷的衛(wèi)生信息平臺(tái),整合電子病歷、公共衛(wèi)生等與個(gè)人健康相關(guān)信息,實(shí)現(xiàn)省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)的應(yīng)用服務(wù)。對(duì)外提供醫(yī)療就診、雙向轉(zhuǎn)診、遠(yuǎn)程診療、個(gè)人健康管理門戶等綜合性服務(wù),對(duì)內(nèi)提供宏觀決策和疾病監(jiān)測(cè)、預(yù)警等應(yīng)用。 方法： 本研究中的省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)是依據(jù)統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、集成開發(fā)、共建共用四大原則,按照平臺(tái)獨(dú)立性、平臺(tái)可擴(kuò)展性、技術(shù)先進(jìn)性選擇技術(shù),借鑒應(yīng)用規(guī)范的平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu),采用多種數(shù)據(jù)分析方式,實(shí)現(xiàn)健康檔案、電子病歷和公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)的傳輸、存儲(chǔ)、分析和展示。采用區(qū)域應(yīng)用信息系統(tǒng)的技術(shù)部署方式,實(shí)現(xiàn)區(qū)域范圍內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生信息的整合。 結(jié)果： 研究確定省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)和功能架構(gòu)。完成省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)的數(shù)據(jù)服務(wù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究和部署。完成基于健康檔案和電子病歷的主題分析內(nèi)容和展示系統(tǒng)的研制,實(shí)現(xiàn)健康信息的六大類主題分析圖表展示。提出四種區(qū)域信息系統(tǒng)的概念,即區(qū)域醫(yī)院信息系統(tǒng)(rHIS)、區(qū)域檢驗(yàn)信息系統(tǒng)(rLIS)、區(qū)域醫(yī)學(xué)影像信息系統(tǒng)(rPACS)、區(qū)域電子病歷系統(tǒng)(rEMR)。完成區(qū)域應(yīng)用信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和部署藍(lán)圖,并完成試點(diǎn)部署。 結(jié)論： 從目前狀況來看,構(gòu)建省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息化平臺(tái)是一種合理且行之有效的架構(gòu)模式。明確省市縣三級(jí)衛(wèi)生信息化平臺(tái)的功能分工,符合我國的國情,有利于發(fā)揮各級(jí)衛(wèi)生行政管理部門的積極性。在省市縣三級(jí)平臺(tái)建設(shè)過程中,運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)建立虛擬化的縣級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái),可以有效降低建設(shè)的總成本,提高整體的社會(huì)效益 第四章基于衛(wèi)生信息平臺(tái)的電子病歷信息共享研究和實(shí)現(xiàn) 背景： 目前國內(nèi)的電子病歷使用的數(shù)據(jù)格式和傳輸協(xié)議都沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致無法實(shí)現(xiàn)電子病歷的自動(dòng)化交換和共享,在不同醫(yī)院之間不能進(jìn)行有效的臨床信息交換,無法使患者的臨床信息得到充分利用。 目的： 研究信息共享的關(guān)鍵技術(shù),通過電子病歷的標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化的處理、傳輸和交換,實(shí)現(xiàn)電子病歷信息的共享。 方法： 在衛(wèi)生部電子病歷數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合采用情景分析法和層次分析法,通過Delphi法專家咨詢確定電子病歷可以結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)項(xiàng),運(yùn)用SWOT分析法,結(jié)合應(yīng)用可擴(kuò)展標(biāo)記語言(XML)和臨床文檔結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)(CDA)兩項(xiàng)技術(shù),實(shí)現(xiàn)電子病歷的標(biāo)準(zhǔn)化傳輸和交換。 結(jié)果： 完成電子病歷信息標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化的處理、傳輸和交換流程的技術(shù)研究,形成技術(shù)規(guī)范；實(shí)現(xiàn)電子病歷完整性的自動(dòng)測(cè)試。有123家醫(yī)院實(shí)現(xiàn)電子病歷標(biāo)準(zhǔn)化上傳省級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái),有16家電子病歷提供商具備了電子病歷標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化的處理、傳輸和交換能力。 結(jié)論： 實(shí)現(xiàn)電子病歷信息的標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化處理和標(biāo)準(zhǔn)化自動(dòng)交換,實(shí)現(xiàn)電子病歷的標(biāo)準(zhǔn)化上傳。形成電子病歷的標(biāo)準(zhǔn)化交換和共享技術(shù)規(guī)范,為在今后醫(yī)院之間實(shí)現(xiàn)電子病歷信息的交換、共享和利用奠定了理論和實(shí)踐基礎(chǔ)。 第五章遠(yuǎn)程專家門診服務(wù)模式的設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究 背景： 新醫(yī)改要求：“利用網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù),促進(jìn)城市醫(yī)院與社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)的合作”。但目前我國醫(yī)療行業(yè)存在醫(yī)療衛(wèi)生資源分布和患者需求不相匹配,優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源主要分布在大城市大醫(yī)院中。大醫(yī)院醫(yī)療資源長期處于供應(yīng)緊張的狀態(tài),縣級(jí)醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)則往往因不能滿足患者需求而導(dǎo)致醫(yī)療資源閑置,難以實(shí)現(xiàn)患者合理、有效流動(dòng)。 目的： 探索新的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模式,充分發(fā)揮遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)的功能,引導(dǎo)患者合理流動(dòng),充分發(fā)揮醫(yī)療資源的作用,是我們研究目的。 方法： 將縣醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心遠(yuǎn)程系統(tǒng)建設(shè)和專家預(yù)約服務(wù)相結(jié)合,針對(duì)患者需求,研究遠(yuǎn)程專家門診服務(wù)模式、服務(wù)流程,研究具體的信息技術(shù)選型、患者預(yù)約流程和后臺(tái)管理流程,研究視頻處理技術(shù)和信息安全技術(shù)。 結(jié)果： 試點(diǎn)的某社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)開展遠(yuǎn)程預(yù)約專家門診前,就診患者的平均門診費(fèi)用為109.7元,月平均門診人數(shù)為1236人；開展遠(yuǎn)程預(yù)約專家門診一年后,患者平均門診費(fèi)用為90.3元,同比分別下降17.7%,月平均門診人數(shù)為1437人,同比分別上升16.2%。 結(jié)論： 遠(yuǎn)程專家門診使得患者到基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)和縣級(jí)醫(yī)院的就診積極性和主動(dòng)性得以提升,使廣大居民切實(shí)享受到信息技術(shù)發(fā)展帶來的便捷、經(jīng)濟(jì)、安全、有效的醫(yī)療服務(wù)。 基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)能夠充分享受到上級(jí)醫(yī)院的專家、設(shè)備及其他資源,提高了基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)醫(yī)療水平,提升了服務(wù)水平。 上下級(jí)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)系更加緊密,形成既能提供優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù),又能降低病人負(fù)擔(dān)的遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)新模式,讓老百姓享受到“等待在家里,看病在社區(qū),專家在眼前”的優(yōu)質(zhì)醫(yī)療服務(wù),初步實(shí)現(xiàn)“首診在社區(qū)、大病進(jìn)醫(yī)院,康復(fù)回社區(qū)”的就醫(yī)新格局。
【圖文】：

0圖2.2 —個(gè)在合成的雙月形數(shù)據(jù)集上的簡單例子。不同的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)的選擇。被選中的數(shù)據(jù)點(diǎn)旁邊的數(shù)字表示它們被選中的順序。（a) AOD, (b) DOD, (c) KCSS?c,e。1.4.2圖像分類中的實(shí)驗(yàn)設(shè)定在三個(gè)圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。第一個(gè)是Yale人臉數(shù)據(jù)集1，第二個(gè)是AT&T人臉數(shù)據(jù)集2,第三個(gè)是COIL20圖像庫3。每張圖片都是32 X 32像素的，每個(gè)像素為256級(jí)灰度。于是每張圖片可以用一個(gè)1024維的向量來表示。用不同的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法來選擇訓(xùn)練圖片，然后用線性回歸方法來訓(xùn)練圖片分

從訓(xùn)練集中重復(fù)隨機(jī)選擇k張圖片并且記錄平均的平均絕對(duì)誤差率。圖2.6 (C)表明了在COIL20數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果�？梢园l(fā)現(xiàn)在大多數(shù)場(chǎng)景下，KCSSactive比其它算法性能都好，其中KCSSacth，e的表現(xiàn)最好。隨著訓(xùn)練規(guī)模的增長，不同算法間的性能差距也會(huì)縮小。表2.3中列出了具體的平均絕對(duì)誤差率及標(biāo)準(zhǔn)差。Random、SVMactive、AOD、DOD、CSS^ctive和KCSS^ctive的平均的平均絕對(duì)誤差率分別為 20.4%、26.9%、39.5%、41.1%、17.2%和 12.4%�？梢钥吹紺SS^ctive比之前的三種經(jīng)典主動(dòng)學(xué)習(xí)算法性能都更好。對(duì)最好的CSSa<:ti，/e和KCSSaeth，e進(jìn)行比較，，KCSS_active能夠降低27.9%的相對(duì)誤差?
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R-05

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2695800