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基于信息融合的糖尿病風險識別系統(tǒng)研究與開發(fā)

發(fā)布時間:2017-12-25 07:44

  本文關鍵詞:基于信息融合的糖尿病風險識別系統(tǒng)研究與開發(fā) 出處:《浙江理工大學》2017年碩士論文 論文類型:學位論文


  更多相關文章: 信息融合 糖尿病 醫(yī)療診斷系統(tǒng) 螢火蟲算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 D-S證據(jù)理論


【摘要】:隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展和醫(yī)療信息化的推進,各大醫(yī)療機構累積的海量數(shù)據(jù)對疾病診斷具有重要意義,但由于數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、來源多樣化以及結構不統(tǒng)一等問題,不易對其進行深度分析來獲取潛在的知識。因此,本文針對目前醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)存在的問題,將信息融合的理念和方法應用于糖尿病診斷領域,以提高診斷效率,減少誤判為目標,設計了基于信息融合的糖尿病風險識別系統(tǒng),輔助醫(yī)護人員進行決策。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)通過閱讀大量文獻了解國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并總結目前醫(yī)療診斷輔助系統(tǒng)存在的問題,以此確定論文的研究方向。(2)針對糖尿病診斷特征冗余問題,本文選擇螢火蟲算法對糖尿病特征集進行降維處理,并根據(jù)原始算法存在的問題,提出改進的RS-IFA特征選擇算法,首先利用粗糙集理論的特性對初始螢火蟲種群做出優(yōu)化,其次將螢火蟲位置的更新與全局最優(yōu)個體相關聯(lián)。實驗中將RS-IFA算法和原始螢火蟲算法、粒子群算法進行比較,結果證明RS-IFA算法得到的特征子集不僅在分類準確率方面有明顯提升,而且解決了原始算法收斂速度慢的問題,提高了特征選擇過程的效率。(3)針對糖尿病診斷問題,分析了信息融合的理論和方法,建立了二級糖尿病風險識別融合模型。特征級上利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對患者進行初步診斷,決策級上利用D-S證據(jù)理論方法合成特征級的輸出,得到最終的診斷結果。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡和證據(jù)理論結合不僅可以充分發(fā)揮BP神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習能力,還能克服診斷過程中的不確定性,提高診斷的準確率。(4)根據(jù)糖尿病風險識別系統(tǒng)的設計目標,完成了系統(tǒng)的開發(fā),各功能模塊均達到預期目標,具有較好的使用價值。
【學位授予單位】:浙江理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:R587.1;TP202

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本文編號:1331929

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