本文關(guān)鍵詞：基于隱馬爾科夫模型的重型肝炎演化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在我國,慢性乙型肝炎是一種常見的疾病,因其具有傳染性而嚴(yán)重威脅著人們的身體健康。慢加急性肝衰竭(acute-on-chronic liver failure,ACLF)是在慢性肝病的基礎(chǔ)上,由某些原因引發(fā)急劇肝損傷而導(dǎo)致的急性肝功能失代償,慢加急性肝衰竭的臨床治療難度大、死亡率高使其成為威脅被乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)感染人群生命健康的重大疾病,也成為研究的熱門領(lǐng)域之一。因此,及時選擇有效的方法治療是治愈且降低死亡率的關(guān)鍵。對于普通肝病或慢性肝病患者,如果能及時且準(zhǔn)確的評估患者的病情發(fā)展趨勢,將為肝病患者制定個體差異化的救治方案奠定基礎(chǔ),在保證治療效果的同時為患者降低治療費用、減少了痛苦。但是現(xiàn)在關(guān)于ACLF的研究大多集中在肝衰竭的預(yù)后評估、其它肝病并發(fā)癥及其防治、發(fā)病機制等方向,而ACLF前期臨床研究及病情預(yù)測方面的研究較少。本文的主要工作是研究重型肝炎中慢加急性肝衰竭的演化過程,通過與第三軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院西南醫(yī)院傳染病科的合作,通過對病人醫(yī)學(xué)化驗數(shù)據(jù)的處理與分析研究,在以往慢性肝炎和慢加急性肝衰竭預(yù)后研究的基礎(chǔ)上,提出了根據(jù)病情發(fā)展的特性確定重型肝炎演化過程中存在著幾個隱藏的過程,并根據(jù)病人各個時間段的化驗指標(biāo)作為觀察狀態(tài)建立隱馬爾科夫模型預(yù)測病情的發(fā)展,通過實驗驗證和評價了該預(yù)測模型,最后提出重型肝炎演化過程中的關(guān)鍵狀態(tài)的定義,并通過算法來確定此關(guān)鍵狀態(tài)。本文針對以上提出的問題進行研究,主要工作如下:①在分析前人關(guān)于各項指標(biāo)對病情影響的研究基礎(chǔ)上,提出慢性重型肝炎病程發(fā)展過程的預(yù)測,該預(yù)測模型是關(guān)注整個病程的發(fā)展過程的預(yù)測模型,不為尋找指標(biāo)間的線性關(guān)系;②提出了根據(jù)病情發(fā)展的特征確定重型肝炎演化過程中存在著幾個隱藏的過程,并根據(jù)病人各個時間段的化驗指標(biāo)作為觀察狀態(tài)建立隱馬爾科夫模型預(yù)測病情的發(fā)展趨勢,通過實驗驗證預(yù)測準(zhǔn)確率,并通過ROC分析評價該預(yù)測模型;③提出重型肝炎演化過程中關(guān)鍵狀態(tài)的研究與定義,根據(jù)學(xué)習(xí)得到的隱馬爾科夫模型通過算法計算得到關(guān)鍵狀態(tài),與西南醫(yī)院醫(yī)學(xué)研究人員合作,用醫(yī)學(xué)角度解釋關(guān)鍵狀態(tài)存在的意義。實驗證明,基于隱馬爾科夫模型預(yù)測ACLF發(fā)展比以往的方法預(yù)測準(zhǔn)確率要高且ROC曲線下面積AUC較優(yōu),重型肝炎演化過程中確實存在關(guān)鍵狀態(tài),為重型肝炎的診斷與治療提供了參考,在醫(yī)學(xué)研究上有重大意義。
【關(guān)鍵詞】：隱馬爾科夫模型 重型肝炎 預(yù)測模型 關(guān)鍵狀態(tài)
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R512.6
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 課題研究背景和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 論文研究主要工作及創(chuàng)新點11-12
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)12-13
• 2 重型肝炎及其預(yù)后研究方法介紹13-22
• 2.1 重型肝炎簡介13
• 2.2 慢加急性肝衰竭與慢性乙型肝炎（重度）的對比研究13-15
• 2.2.1 慢加急性肝衰竭13-14
• 2.2.2 慢性乙型肝炎14-15
• 2.2.3 兩者的聯(lián)系與區(qū)別15
• 2.3 常見的重型肝炎預(yù)后研究方法15-21
• 2.3.1 MELD評分系統(tǒng)15-17
• 2.3.2 邏輯回歸模型17-19
• 2.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型19-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 3 隱馬爾科夫模型理論22-30
• 3.1 隱馬爾科夫模型描述22-24
• 3.2 隱馬爾科夫模型求解的三個基本問題24-25
• 3.2.1 評估問題24
• 3.2.2 解碼問題24-25
• 3.2.3 學(xué)習(xí)問題25
• 3.3 HMM中常用的算法介紹25-28
• 3.3.1 前向算法(Forward algorithm)25
• 3.3.2 維特比算法（Viterbi Algorithm）25-26
• 3.3.3 最大期望算法(Expectation Maximization algorithm)26-27
• 3.3.4 前向-后向算法(Forward-backward algorithm)27-28
• 3.4 本章小結(jié)28-30
• 4 隱馬爾科夫預(yù)測模型的建立30-39
• 4.1 數(shù)據(jù)集及實驗環(huán)境介紹30-31
• 4.2 預(yù)測模型的建立過程31-33
• 4.2.1 實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理31
• 4.2.2 向量量化31-32
• 4.2.3 隱馬爾科夫模型的建立32-33
• 4.3 實驗驗證與評價33-35
• 4.3.1 評價方法-ROC曲線33-35
• 4.4 實驗結(jié)果及分析35-38
• 4.5 本章小結(jié)38-39
• 5 指標(biāo)相關(guān)性的實驗驗證與分析39-44
• 5.1 指標(biāo)相關(guān)性實驗介紹39
• 5.2 實驗過程及實驗結(jié)果分析39-43
• 5.2.1 增加指標(biāo)對實驗結(jié)果的影響39-41
• 5.2.2 減少指標(biāo)對實驗結(jié)果的影響41-43
• 5.2.3 指標(biāo)相關(guān)性實驗總結(jié)43
• 5.3 本章小結(jié)43-44
• 6 重型肝炎演化中關(guān)鍵狀態(tài)的定義與應(yīng)用44-48
• 6.1 關(guān)鍵狀態(tài)的定義思想44
• 6.2 關(guān)鍵狀態(tài)存在的醫(yī)學(xué)依據(jù)44-45
• 6.3 相對熵理論45-46
• 6.4 實驗及分析46-47
• 6.5 本章小結(jié)47-48
• 7 總結(jié)與展望48-50
• 7.1 論文研究工作的總結(jié)48
• 7.2 下一步工作的展望48-50
• 致謝50-51
• 參考文獻51-54
• 附錄A.作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄54

【相似文獻】

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本文編號：342856