本文關(guān)鍵詞：基于樸素貝葉斯分類器的胸腔鏡手術(shù)術(shù)后鎮(zhèn)痛辯證模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的:討論已鎮(zhèn)痛方式為第一影響因素的前提下,充分考慮患者自身特征的,基于樸素貝葉斯分類器對兩種鎮(zhèn)痛方式下的術(shù)后疼痛評分建立辯證模型,從而對麻醉醫(yī)師術(shù)后鎮(zhèn)痛方式的選擇給予臨床指導(dǎo)和借鑒作用。方法:選擇擇期電視輔助胸腔鏡手術(shù)(video-assisted thoracoscopic surgery,VATS)患者172例,年齡20~83歲;術(shù)后放置1~2根胸腔引流管;ASA I~Ⅱ級;術(shù)時為3.5±2小時。既往無嚴重心肺疾病,無肝腎功能不全者;已知濫用酒精,長期服用鎮(zhèn)痛藥物者排除,術(shù)中嚴重粘連患者給予排除。術(shù)前各項檢查完善且基本正常。將患者隨機分為2組,肋間神經(jīng)阻滯組(intercostal nerve block,INB),70例。硬膜外鎮(zhèn)痛組(Epidural Analgesia,EA),71例。兩組患者均以咪達唑侖、依托咪酯、順式-阿曲庫胺及舒芬太尼進行麻醉誘導(dǎo)。術(shù)中持續(xù)泵注異丙酚、順式-阿曲庫胺,靶控輸注瑞芬太尼維持麻醉,應(yīng)用腦電雙頻普指數(shù)(Bispectral index,BIS)監(jiān)測麻醉深度。從患者基本信息及相關(guān)檢查項中列出:性別,年齡,體重,術(shù)后鎮(zhèn)痛方式(INB/EA)等10個指標作為原變量。為了減少變量的個數(shù),并解決變量之間的多重相關(guān)性問題將原變量進行主成分分析(principal component analysis,PCA),保證最大限度反映原變量信息的基礎(chǔ)上進行降維和去相關(guān)化處理,最終選定主成分分析后的5個綜合變量作為辯證相關(guān)因素,作為樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifier,NBC)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。分別將患者術(shù)后6小時的視覺模擬評分(visual analogue scale,VAS)和術(shù)后鎮(zhèn)痛方式相對應(yīng),采用樸素貝葉斯分類器進行訓(xùn)練,從而建立術(shù)后疼痛評分模型。結(jié)果:應(yīng)用主成分分析對10個原變量進行降維去相關(guān)化處理,最終提煉出5個主成分的同時給予適當定義含義,從性別、體質(zhì)、血壓、年齡、術(shù)中舒芬太尼用量等五個特征方面反映患者的基本信息和個體差異性。對應(yīng)患者術(shù)后鎮(zhèn)痛模式及術(shù)后6小時VAS評分作為樸素貝葉斯分類器的輸入數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)。為驗證模型的誤差率和可信度,應(yīng)用樸素貝葉斯分類器對20例患者進行了術(shù)后疼痛級別的預(yù)測。最后結(jié)果顯示分類器的決策符合實際中患者術(shù)后6小時的VAS評分。結(jié)論:本研究運用樸素貝葉斯分類器對術(shù)后鎮(zhèn)痛的預(yù)測進行了初步的探索。為了便于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和分析,本次試驗采用主成分分析對數(shù)據(jù)屬性進行了處理,并提取了代表患者個體差異的性別特征、體重特征、血壓特征、年齡特征、用藥特征等5個主成分,建立了數(shù)學(xué)模型。隨后,利用樸素貝葉斯分類分類器,建立了術(shù)后鎮(zhèn)痛辯證模型,經(jīng)驗證該模型在判斷兩種鎮(zhèn)痛方式下的疼痛級別的問題上取得較小的錯誤率,具有一定的可信度,基本能夠滿足醫(yī)生的需求,具有一定的指導(dǎo)參考作用,值得進一步探索和研究。
【關(guān)鍵詞】：術(shù)后鎮(zhèn)痛 樸素貝葉斯 主成分分析
【學(xué)位授予單位】：大連醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R614
【目錄】：

• 中文摘要7-9
• 英文摘要9-11
• 前言11-14
• 材料與方法14-31
• 1. 材料14-16
• 1.1 病例入選標準14-15
• 1.2 實驗藥品15
• 1.3 實驗儀器15-16
• 2. 方法16-31
• 2.1 分組16
• 2.2 麻醉方法16-17
• 2.3 術(shù)后鎮(zhèn)痛方式17
• 2.4 監(jiān)測指標17-20
• 2.5 術(shù)后鎮(zhèn)痛效果調(diào)查20
• 2.6 統(tǒng)計學(xué)處理20-27
• 2.7 樸素貝葉斯模型建立27-31
• 結(jié)果31-34
• 1. 主成分分析輸出結(jié)果31-32
• 2. 樸素貝葉斯模型運算結(jié)果32-34
• 討論34-37
• 1. 主成分分析討論34-36
• 2. 樸素貝葉斯討論36-37
• 結(jié)論37-38
• 參考文獻38-40
• 文獻綜述40-48
• 參考文獻46-48
• 致謝48-49

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本文編號：329293