【摘要】：第一章圖像分類中針對主動學(xué)習(xí)算法的列子集選擇方法和基于增強流形學(xué)習(xí)的高斯混合模型研究 第一部分圖像分類中針對主動學(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算機視覺和機器學(xué)習(xí)中的一項重要任務(wù),然而手動標記圖像是極為費時和昂貴的,但是在圖像分類、文本分類等問題中,有標記的樣本數(shù)據(jù)往往是很較難獲取的,對圖像進行人工標注往往又是費時和費力的。如何選擇少量最具有價值的樣本進行人工標注,從而提高分類性能是極為重要的。主動學(xué)習(xí)是圖像分類的常用技術(shù),但是目前已有的主動學(xué)習(xí)分類的具體算法對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準算法中的主動學(xué)習(xí)方法存在的問題,提出新的主動學(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學(xué)習(xí)的有關(guān)算法,發(fā)現(xiàn)這些算法的優(yōu)缺點,基于主動學(xué)習(xí)的列子集選擇算法,提出了一種新的主動學(xué)習(xí)算法提出使用核的思想來定義的非線性主動學(xué)習(xí)算法,即核空間列子集選擇的主動學(xué)習(xí)方法,以便在數(shù)據(jù)空間呈現(xiàn)高度非線性時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的幾何結(jié)構(gòu),實現(xiàn)在投射的核空間中選擇最具代表性的數(shù)據(jù)點。經(jīng)過在再生核希爾伯特空間進行主動學(xué)習(xí),解決了目前主動學(xué)習(xí)的非線性問題。最后,運用耶魯大學(xué)的實驗結(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圓及兩個月牙中較為均勻的選擇數(shù)據(jù),這樣能更好的代表整個數(shù)據(jù)集,效果較好。在真實圖像數(shù)據(jù)集測試中,本文提出的算法在標注相同數(shù)量的樣本情況下,分類的錯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學(xué)習(xí)方法 (2)提出基于核空間的列子集選取的主動學(xué)習(xí)方法 (3)解決了目前線性主動學(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)在模擬和真實數(shù)據(jù)的模擬上證明了算法的學(xué)習(xí)能力和實際應(yīng)用能力 第二部分基于增強流形學(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來實現(xiàn)RGMM,并且運用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)等三個數(shù)據(jù)集上驗證RGMM模型的有效性。 結(jié)果： 基于增強流形學(xué)習(xí)提出了一個新的高斯混合模型,利用EM算法來迭代優(yōu)化模型參數(shù)。最后,在三個實際數(shù)據(jù)集上測試了效果。結(jié)果顯示,RGMM比LapGMM和LCGMM要好。該模型基于增強流形學(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在映射后相離以及相近點在映射后相近的特征。 結(jié)論： (1)基于增強流形學(xué)習(xí)提出了一個新的高斯混合模型--高斯混合數(shù)據(jù)分析模型(RGMM) (2)高斯混合數(shù)據(jù)分析模型更準確表達數(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在映射后相離以及相近點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)。在三個實際數(shù)據(jù)集上測試。在模擬和真實數(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,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劃和國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)。在紙質(zhì)檔案在一些地區(qū)仍然存在,開展標準化、規(guī)范化居民電子健康檔案的研究和試點工作。 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,進行電子健康檔案的標準化研究,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),選擇試點區(qū)域開展應(yīng)用。 方法： 本研究依托國家數(shù)字衛(wèi)生項目和衛(wèi)生部醫(yī)改信息化試點項目,遵循標準化、規(guī)范化的基本原則,技術(shù)選擇和試點應(yīng)用符合頂層化、標準化、整體化的三大基本要求。通過應(yīng)用相關(guān)課題組研究的標準數(shù)據(jù)集,結(jié)合現(xiàn)場調(diào)研確定11個子系統(tǒng)內(nèi)容,采用統(tǒng)一標準,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個域,標準化、規(guī)范化的“居民電子健康信息系統(tǒng)”包括11個子系統(tǒng),可以動態(tài)地收集所有個體從孕育到死亡,整個生命歷程中在醫(yī)院、疾控、社區(qū)等機構(gòu)或部門產(chǎn)生的健康信息,并為每個居民制定唯一的身份標識,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”項目22個示范區(qū)已經(jīng)建立并上傳了1500余萬份標準統(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到90%以上。三個樣板示范區(qū)的應(yīng)用研究,全面推進當(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踐,浙江省已經(jīng)在示范區(qū)實現(xiàn)標準化、規(guī)范化的電子健康檔案的動態(tài)更新和全面覆蓋,有力推動了浙江省醫(yī)療衛(wèi)生信息化和諧、跨越、可持續(xù)發(fā)展。浙江省一方面堅持全省標準統(tǒng)一、規(guī)范開發(fā)設(shè)計、統(tǒng)一部署,使得全省電子健康檔案的建設(shè)符合原衛(wèi)生部頒布的標準和規(guī)范要求,逐步實現(xiàn)全省的標準化、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。這項研究成果也被寫入衛(wèi)生強市、強縣考核的基本指標中,進入了政府的年度責(zé)任制考核體系,成為推進居民電子健康檔案建設(shè)的重要抓手。 第三章衛(wèi)生信息平臺的體系架構(gòu)與功能模式研究 背景： 面對醫(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)生信息平臺就凸現(xiàn)其重要性。以健康檔案、電子病歷和遠程醫(yī)療為切入點,大力推進標準化、規(guī)范化居民電子健康檔案建立的背景下,推進省市縣三級衛(wèi)生信息平臺的規(guī)范化建設(shè),將有利于快速推進醫(yī)療衛(wèi)生信息化的進程,如何在一省范圍開展衛(wèi)生信息平臺建設(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： 研究省市縣三級衛(wèi)生信息平臺的系統(tǒng)架構(gòu)和功能架構(gòu),具體闡明三級平臺的功能定位,實現(xiàn)基于個人健康信息的數(shù)據(jù)存儲、分析、管理和共享的基礎(chǔ)功能。研究標準化衛(wèi)生信息平臺服務(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,整合電子病歷、公共衛(wèi)生等與個人健康相關(guān)信息,實現(xiàn)省市縣三級衛(wèi)生信息平臺的應(yīng)用服務(wù)。對外提供醫(yī)療就診、雙向轉(zhuǎn)診、遠程診療、個人健康管理門戶等綜合性服務(wù),對內(nèi)提供宏觀決策和疾病監(jiān)測、預(yù)警等應(yīng)用。 方法： 本研究中的省市縣三級衛(wèi)生信息平臺是依據(jù)統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一標準、集成開發(fā)、共建共用四大原則,按照平臺獨立性、平臺可擴展性、技術(shù)先進性選擇技術(shù),借鑒應(yīng)用規(guī)范的平臺系統(tǒng)架構(gòu),采用多種數(shù)據(jù)分析方式,實現(xiàn)健康檔案、電子病歷和公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)的傳輸、存儲、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衛(wèi)生信息平臺的系統(tǒng)架構(gòu)和功能架構(gòu)。完成省市縣三級衛(wèi)生信息平臺的數(shù)據(jù)服務(wù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、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)計和部署藍圖,并完成試點部署。 結(jié)論： 從目前狀況來看,構(gòu)建省市縣三級衛(wèi)生信息化平臺是一種合理且行之有效的架構(gòu)模式。明確省市縣三級衛(wèi)生信息化平臺的功能分工,符合我國的國情,有利于發(fā)揮各級衛(wèi)生行政管理部門的積極性。在省市縣三級平臺建設(shè)過程中,運用云計算技術(shù)建立虛擬化的縣級衛(wèi)生信息平臺,可以有效降低建設(shè)的總成本,提高整體的社會效益 第四章基于衛(wèi)生信息平臺的電子病歷信息共享研究和實現(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)一的標準,導(dǎo)致無法實現(xiàn)電子病歷的自動化交換和共享,在不同醫(yī)院之間不能進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),通過電子病歷的標準化和結(jié)構(gòu)化的處理、傳輸和交換,實現(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)標準的基礎(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,運用SWOT分析法,結(jié)合應(yīng)用可擴展標記語言(XML)和臨床文檔結(jié)構(gòu)標準(CDA)兩項技術(shù),實現(xiàn)電子病歷的標準化傳輸和交換。 結(jié)果： 完成電子病歷信息標準化和結(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；實現(xiàn)電子病歷完整性的自動測試。有123家醫(yī)院實現(xiàn)電子病歷標準化上傳省級衛(wèi)生信息平臺,有16家電子病歷提供商具備了電子病歷標準化和結(jié)構(gòu)化的處理、傳輸和交換能力。 結(jié)論： 實現(xiàn)電子病歷信息的標準化、結(jié)構(gòu)化處理和標準化自動交換,實現(xiàn)電子病歷的標準化上傳。形成電子病歷的標準化交換和共享技術(shù)規(guī)范,為在今后醫(yī)院之間實現(xiàn)電子病歷信息的交換、共享和利用奠定了理論和實踐基礎(chǔ)。 第五章遠程專家門診服務(wù)模式的設(shè)計與應(yīng)用研究 背景： 新醫(yī)改要求：“利用網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù),促進城市醫(yī)院與社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機構(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),縣級醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)則往往因不能滿足患者需求而導(dǎo)致醫(yī)療資源閑置,難以實現(xiàn)患者合理、有效流動。 目的： 探索新的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)模式,充分發(fā)揮遠程醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)的功能,引導(dǎo)患者合理流動,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)中心遠程系統(tǒng)建設(shè)和專家預(yù)約服務(wù)相結(jié)合,針對患者需求,研究遠程專家門診服務(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： 試點的某社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)開展遠程預(yù)約專家門診前,就診患者的平均門診費用為109.7元,月平均門診人數(shù)為1236人；開展遠程預(yù)約專家門診一年后,患者平均門診費用為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： 遠程專家門診使得患者到基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)和縣級醫(yī)院的就診積極性和主動性得以提升,使廣大居民切實享受到信息技術(shù)發(fā)展帶來的便捷、經(jīng)濟、安全、有效的醫(yī)療服務(wù)。 基層醫(yī)療機構(gòu)能夠充分享受到上級醫(yī)院的專家、設(shè)備及其他資源,提高了基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)醫(yī)療水平,提升了服務(wù)水平。 上下級醫(yī)療衛(wèi)生機構(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),又能降低病人負擔(dān)的遠程醫(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),初步實現(xiàn)“首診在社區(qū)、大病進醫(yī)院,康復(fù)回社區(qū)”的就醫(yī)新格局。
【圖文】：

0圖2.2 —個在合成的雙月形數(shù)據(jù)集上的簡單例子。不同的主動學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)點的選擇。被選中的數(shù)據(jù)點旁邊的數(shù)字表示它們被選中的順序。（a) AOD, (b) DOD, (c) KCSS?c,e。1.4.2圖像分類中的實驗設(shè)定在三個圖像數(shù)據(jù)集上進行了實驗。第一個是Yale人臉數(shù)據(jù)集1，第二個是AT&T人臉數(shù)據(jù)集2,第三個是COIL20圖像庫3。每張圖片都是32 X 32像素的，每個像素為256級灰度。于是每張圖片可以用一個1024維的向量來表示。用不同的主動學(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)隨機選擇k張圖片并且記錄平均的平均絕對誤差率。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縮小。表2.3中列出了具體的平均絕對誤差率及標準差。Random、SVMactive、AOD、DOD、CSS^ctive和KCSS^ctive的平均的平均絕對誤差率分別為 20.4%、26.9%、39.5%、41.1%、17.2%和 12.4%。可以看到CSS^ctive比之前的三種經(jīng)典主動學(xué)習(xí)算法性能都更好。對最好的CSSa<:ti，/e和KCSSaeth，e進行比較，，KCSS_active能夠降低27.9%的相對誤差?
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R-05

【參考文獻】

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本文編號：2695800