面向特定人群的智能健康管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
發(fā)布時間:2021-07-20 19:35
近年來,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,計算機已經(jīng)滲透到了各個研究領(lǐng)域,目前智慧醫(yī)療已經(jīng)成為最熱門的領(lǐng)域之一。智能健康管理系統(tǒng)將醫(yī)療和計算機領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)相結(jié)合,為人群建立一套高效有品質(zhì)的健康監(jiān)測、疾病預(yù)防以及疾病提醒體系,可以有效地對人群實施個性化健康評價,制定個性化健康計劃。此外,智能健康管理系統(tǒng)還會按照科學(xué)的方式合理地實施健康干預(yù),防止慢性病和常見病的發(fā)生和發(fā)展,減少突發(fā)疾病帶來的風(fēng)險,從而提高患者生命的質(zhì)量,降低醫(yī)療費用,做到對特定人群全方位的健康管理。血壓是評估人類身體健康狀態(tài)的重要特征指標(biāo),與人們?nèi)粘I盍?xí)慣和身體狀況有著密切的聯(lián)系。智能健康管理系統(tǒng)可以監(jiān)控人群健康狀態(tài),及時發(fā)現(xiàn)血壓異常,從而降低心腦血管等疾病的發(fā)生概率。本文對血壓預(yù)測算法進行研究,針對灰色GM(1,1)在數(shù)據(jù)預(yù)測過程中誤差較大的問題,提出了改進的M-GM(1,1)多維灰色模型。該模型通過對個人連續(xù)多天的血壓數(shù)據(jù)的處理和分析來預(yù)測未來血壓,從而實現(xiàn)對人群身體健康短期內(nèi)的預(yù)測功能。實驗結(jié)果表明,M-GM(1,1)模型能夠有效預(yù)測近期血壓,與其他模型預(yù)測結(jié)果相比準(zhǔn)確率有所提升。本文闡述了近年來應(yīng)用于血壓和疾病預(yù)測方面的算...
【文章來源】:北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3-1?M-GM(1,1)模型流程圖??如圖3-1所示,首先在求解方程過程中將M-GM(1,1)模型代替原始GM(1,1)??
04?男?48?154?109??05?男?32?125?72??06?男?63?132?113??07?女?43?128?94??08?男?74?139?102??09?男?28?116?84??10?女?72?143?117??由于MIMIC數(shù)據(jù)庫中姓名是由SUBJECTED唯一標(biāo)識一個病人,所以在整??理數(shù)據(jù)并建立新的數(shù)據(jù)庫時也用SUBJECTJD標(biāo)識病人。實驗選擇每個病人的??其中一條數(shù)據(jù)基本格式展示。??通過計算得出最近連續(xù)7天數(shù)據(jù)對后續(xù)一個星期的血壓預(yù)測數(shù)值的性能最??佳,因此實驗采用10個人的連續(xù)7天數(shù)據(jù)。采用M-GM(1,1)灰色模型對數(shù)據(jù)測,預(yù)測結(jié)果如圖3-2所示。??
?北京郵電大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文???圖3-2中展示了使用M-GM(1,1)灰色模型和GM(1,1)模型中10個病人最近??一次舒張壓預(yù)測的數(shù)值。X軸表示測試的人員編號,Y軸表示舒張壓數(shù)值;通過??對比可以看出改進后的灰色模型比僅通過背景優(yōu)化的GM(1,1)模型更接近于原??始數(shù)值,且波動較小。連續(xù)十天原始數(shù)值的波動對預(yù)測結(jié)果影響較小,在數(shù)據(jù)量??較小,影響因子較少的情況下使用M-GM(1,1)灰色模型可以較為準(zhǔn)確直觀的預(yù)測??出血壓數(shù)值。??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]我國及寒地與非寒地地區(qū)高血壓影響因素的系統(tǒng)綜述與Meta分析[J]. 周璐,仝爽,張慧,劉宇鵬,李霞,朱琳,楊丹,張薇,孫殿軍,楊寶峰,趙亞雙. 中華疾病控制雜志. 2018(03)
[2]深度學(xué)習(xí)的實現(xiàn)與發(fā)展——從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到機器學(xué)習(xí)[J]. 騫宇澄,劉昭策. 電子技術(shù)與軟件工程. 2017(11)
[3]病例分析式授課和模擬臨床診療程序相結(jié)合的教學(xué)方法在重癥醫(yī)學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用[J]. 吳若然,盛巖,趙忠?guī)r. 中國實驗診斷學(xué). 2016(09)
[4]一種基于改進灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的光伏出力預(yù)測方法[J]. 王新普,周想凌,邢杰,楊軍. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2016(18)
[5]健康體檢人員高血壓相關(guān)危險因素調(diào)查與分析[J]. 陳衛(wèi)琴. 當(dāng)代臨床醫(yī)刊. 2016(04)
[6]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機性能比較及其在DMD疾病識別中的應(yīng)用[J]. 章鳴嬛,陳瑛,沈瑛,馬軍山. 上海理工大學(xué)學(xué)報. 2016(04)
[7]“健康中國”背景下健康管理的發(fā)展思路[J]. 譚曉東,祝淑珍,謝棚印,謝耀飛. 公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué). 2015(06)
[8]基于大數(shù)據(jù)分析的潛在高血壓病預(yù)測研究[J]. 孫艷秋,劉鋼. 計算機仿真. 2015(05)
[9]廣義累加灰色預(yù)測控制模型的性質(zhì)及優(yōu)化[J]. 肖新平,劉軍,郭歡. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2014(06)
[10]灰色預(yù)測模型背景值賦值不合理性的證明及改進[J]. 黃元生,陳子儒. 電子測試. 2013(13)
碩士論文
[1]數(shù)據(jù)變換技術(shù)與GM(1,1)模型研究[D]. 錢吳永.南京航空航天大學(xué) 2009
本文編號:3293453
【文章來源】:北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3-1?M-GM(1,1)模型流程圖??如圖3-1所示,首先在求解方程過程中將M-GM(1,1)模型代替原始GM(1,1)??
04?男?48?154?109??05?男?32?125?72??06?男?63?132?113??07?女?43?128?94??08?男?74?139?102??09?男?28?116?84??10?女?72?143?117??由于MIMIC數(shù)據(jù)庫中姓名是由SUBJECTED唯一標(biāo)識一個病人,所以在整??理數(shù)據(jù)并建立新的數(shù)據(jù)庫時也用SUBJECTJD標(biāo)識病人。實驗選擇每個病人的??其中一條數(shù)據(jù)基本格式展示。??通過計算得出最近連續(xù)7天數(shù)據(jù)對后續(xù)一個星期的血壓預(yù)測數(shù)值的性能最??佳,因此實驗采用10個人的連續(xù)7天數(shù)據(jù)。采用M-GM(1,1)灰色模型對數(shù)據(jù)測,預(yù)測結(jié)果如圖3-2所示。??
?北京郵電大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文???圖3-2中展示了使用M-GM(1,1)灰色模型和GM(1,1)模型中10個病人最近??一次舒張壓預(yù)測的數(shù)值。X軸表示測試的人員編號,Y軸表示舒張壓數(shù)值;通過??對比可以看出改進后的灰色模型比僅通過背景優(yōu)化的GM(1,1)模型更接近于原??始數(shù)值,且波動較小。連續(xù)十天原始數(shù)值的波動對預(yù)測結(jié)果影響較小,在數(shù)據(jù)量??較小,影響因子較少的情況下使用M-GM(1,1)灰色模型可以較為準(zhǔn)確直觀的預(yù)測??出血壓數(shù)值。??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]我國及寒地與非寒地地區(qū)高血壓影響因素的系統(tǒng)綜述與Meta分析[J]. 周璐,仝爽,張慧,劉宇鵬,李霞,朱琳,楊丹,張薇,孫殿軍,楊寶峰,趙亞雙. 中華疾病控制雜志. 2018(03)
[2]深度學(xué)習(xí)的實現(xiàn)與發(fā)展——從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到機器學(xué)習(xí)[J]. 騫宇澄,劉昭策. 電子技術(shù)與軟件工程. 2017(11)
[3]病例分析式授課和模擬臨床診療程序相結(jié)合的教學(xué)方法在重癥醫(yī)學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用[J]. 吳若然,盛巖,趙忠?guī)r. 中國實驗診斷學(xué). 2016(09)
[4]一種基于改進灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的光伏出力預(yù)測方法[J]. 王新普,周想凌,邢杰,楊軍. 電力系統(tǒng)保護與控制. 2016(18)
[5]健康體檢人員高血壓相關(guān)危險因素調(diào)查與分析[J]. 陳衛(wèi)琴. 當(dāng)代臨床醫(yī)刊. 2016(04)
[6]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機性能比較及其在DMD疾病識別中的應(yīng)用[J]. 章鳴嬛,陳瑛,沈瑛,馬軍山. 上海理工大學(xué)學(xué)報. 2016(04)
[7]“健康中國”背景下健康管理的發(fā)展思路[J]. 譚曉東,祝淑珍,謝棚印,謝耀飛. 公共衛(wèi)生與預(yù)防醫(yī)學(xué). 2015(06)
[8]基于大數(shù)據(jù)分析的潛在高血壓病預(yù)測研究[J]. 孫艷秋,劉鋼. 計算機仿真. 2015(05)
[9]廣義累加灰色預(yù)測控制模型的性質(zhì)及優(yōu)化[J]. 肖新平,劉軍,郭歡. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2014(06)
[10]灰色預(yù)測模型背景值賦值不合理性的證明及改進[J]. 黃元生,陳子儒. 電子測試. 2013(13)
碩士論文
[1]數(shù)據(jù)變換技術(shù)與GM(1,1)模型研究[D]. 錢吳永.南京航空航天大學(xué) 2009
本文編號:3293453
本文鏈接:http://www.sikaile.net/guanlilunwen/glzh/3293453.html
最近更新
教材專著