基于大規(guī)模病案首頁數(shù)據(jù)的疾病合并關(guān)系分析研究
發(fā)布時間:2020-09-03 18:28
疾病的發(fā)生和發(fā)展是一個復(fù)雜的生理病理過程,因為人體是一個有機的整體,在分子、細(xì)胞和器官等各層次存在復(fù)雜的相互作用,因此,疾病合并(指一個患者身上同時出現(xiàn)兩種或多種疾病)是臨床中常見的現(xiàn)象,具有重要的醫(yī)學(xué)研究價值。近年來,國際上對疾病合并的研究掀起了廣泛的熱潮,但鑒于疾病病機的復(fù)雜性,人們對疾病合并的理解與認(rèn)識仍有待進一步探索,而且由于環(huán)境、種族和社會環(huán)境等因素對疾病的影響,對于我國大規(guī)模人群的疾病合并研究是很有意義的,不僅可以對疾病有更深層次的了解,而且可以在治療原發(fā)性疾病的同時預(yù)防合并疾病的產(chǎn)生。本文利用大規(guī)模病案首頁數(shù)據(jù),構(gòu)建了較大規(guī)模的疾病合并網(wǎng)絡(luò),并整合疾病分子(基因、通路、證候)關(guān)系,進行疾病合并的宏、微觀關(guān)聯(lián)規(guī)律的探究,同時,結(jié)合患者就診的不同時點數(shù)據(jù),利用疾病之間的演變關(guān)系進行疾病的預(yù)測研究。主要研究結(jié)果包括以下三個方面:(1)利用中國中醫(yī)科學(xué)院收集的453家醫(yī)院的病案首頁數(shù)據(jù),采用相關(guān)性分析方法,構(gòu)建了具有顯著合并關(guān)系的疾病合并網(wǎng)絡(luò)(包括5702個節(jié)點和258,535條邊)。在此基礎(chǔ)上,通過網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦苑治霰砻?此網(wǎng)絡(luò)的度分布符合冪律分布,是一個無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò),表明不同疾病之間存在高度的異質(zhì)性。例如,高血壓有1926種合并疾病,在網(wǎng)絡(luò)中處于中心位置,而如脈絡(luò)膜疾病的合并關(guān)系很少。同時,我們發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)絡(luò)是一個具有顯著社團結(jié)構(gòu)的分層模塊化網(wǎng)絡(luò)(模塊度為0.302)。(2)針對疾病合并關(guān)系的宏、微觀關(guān)聯(lián)問題,結(jié)合疾病相關(guān)的基因、通路、證候等數(shù)據(jù),通過多種相似性計算方法與分析,發(fā)現(xiàn)疾病合并強度與疾病之間共享分子以及證候的相似性等都呈現(xiàn)顯著的正相關(guān),表明當(dāng)疾病之間共享分子數(shù)量越多或疾病證候相似性越大的情況下,疾病之間構(gòu)成合并關(guān)系的可能性越大。結(jié)合文獻驗證,我們重點分析了一些具有重要臨床價值的疾病合并關(guān)系,例如,阿爾茨海默病與動脈硬化性心臟病(RR=2.585,Φ=0.0166,共享基因:ACE、APOE和NOS3)。(3)基于時點數(shù)據(jù)的疾病演變關(guān)系進行疾病預(yù)測的方法研究:即根據(jù)患者患病的先后順序,預(yù)測當(dāng)患者出現(xiàn)某些疾病時,后續(xù)會不會引發(fā)某種特定疾病;谡硇纬傻母哐獕(20000個)和精神類疾病(7000個)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,我們采用Logistic回歸、支持向量機(SVM),隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類模型,進行疾病的預(yù)測分析,初步發(fā)現(xiàn)了兩種目標(biāo)疾病的危險因素及保護因素。并通過比較實驗分析,隨機森林相比于其它模型效果較好,其在兩個數(shù)據(jù)集上F1值分別達(dá)到0.6689和0.6802。其結(jié)果可以為目標(biāo)疾病的早期診斷及優(yōu)化診斷流程提供一定的依據(jù)。
【學(xué)位單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:R197.323
【部分圖文】:
支持向量機(Support邋Vector邋Machines,簡稱SVM)邋[46]是針對二分類的分類模逡逑型,它的思想是給定一個包含正、負(fù)樣本的集合,目的是要找到一個最優(yōu)的超平面逡逑來對正、負(fù)樣本進行分類。如圖2-1所示,建立一個最優(yōu)決策超平面77,使得此平逡逑面兩側(cè)距該平面最近的兩類樣本之間的距離最大,其目的是為了對分類問題有比逡逑較好的泛化能力。逡逑4邐?逡逑H邐?邐S緬義希厘危藶陳沖義希掊危蓿恚幔潁紓椋鑠義賢跡玻卞澹櫻鄭妥鈑懦矯媸疽饌煎義希疲椋紓酰潁邋澹玻卞澹裕瑁邋澹錚穡簦椋恚幔戾澹瑁穡澹蟈澹穡歟幔睿邋澹媯錚蟈澹櫻鄭灣義顯諮究占渲校殖矯嬋賞ü咝苑匠蹋鰨裕澹澹忮澹藉澹襖疵枋觶綣順義掀矯婺芙盜芳械難咀既販擲,同守愭哉尳个平行诱娒的超瞥C媸瑰義俠氤笞罱惱貉靖蘸梅直鷴湓讜停采,这样惦y揪褪侵С窒蛄。染徆a緬義掀淥械難盜費徑嘉揮讜停倉猓簿褪鍬閌劍ǎ玻保常┑腦際哄義希齲蓿卞危蓿劍卞危茫玻保常╁義希郟鰨,.逦<邋-1邋yi邋-邋-1辶x險淼霉劍ǎ玻保矗哄義希殄澹ǎ鰨赍澹澹?)邋皱1逦(2-14)辶x顯蛄礁齔矯媯蘚停拗渚嗬脛臀劍ǎ玻保擔(dān)哄義希插義希礤澹幔潁玨澹椋鑠澹藉五澹ǎ玻保擔(dān)╁義希桑灣義希櫻鄭偷娜撾窬褪茄罷藝庋桓齔矯媯蜒咀既肺尬蟮胤指畛閃講糠鄭義、逦并且使/L\停駁木嗬胱畬
本文編號:2811801
【學(xué)位單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:R197.323
【部分圖文】:
支持向量機(Support邋Vector邋Machines,簡稱SVM)邋[46]是針對二分類的分類模逡逑型,它的思想是給定一個包含正、負(fù)樣本的集合,目的是要找到一個最優(yōu)的超平面逡逑來對正、負(fù)樣本進行分類。如圖2-1所示,建立一個最優(yōu)決策超平面77,使得此平逡逑面兩側(cè)距該平面最近的兩類樣本之間的距離最大,其目的是為了對分類問題有比逡逑較好的泛化能力。逡逑4邐?逡逑H邐?邐S緬義希厘危藶陳沖義希掊危蓿恚幔潁紓椋鑠義賢跡玻卞澹櫻鄭妥鈑懦矯媸疽饌煎義希疲椋紓酰潁邋澹玻卞澹裕瑁邋澹錚穡簦椋恚幔戾澹瑁穡澹蟈澹穡歟幔睿邋澹媯錚蟈澹櫻鄭灣義顯諮究占渲校殖矯嬋賞ü咝苑匠蹋鰨裕澹澹忮澹藉澹襖疵枋觶綣順義掀矯婺芙盜芳械難咀既販擲,同守愭哉尳个平行诱娒的超瞥C媸瑰義俠氤笞罱惱貉靖蘸梅直鷴湓讜停采,这样惦y揪褪侵С窒蛄。染徆a緬義掀淥械難盜費徑嘉揮讜停倉猓簿褪鍬閌劍ǎ玻保常┑腦際哄義希齲蓿卞危蓿劍卞危茫玻保常╁義希郟鰨,.逦<邋-1邋yi邋-邋-1辶x險淼霉劍ǎ玻保矗哄義希殄澹ǎ鰨赍澹澹?)邋皱1逦(2-14)辶x顯蛄礁齔矯媯蘚停拗渚嗬脛臀劍ǎ玻保擔(dān)哄義希插義希礤澹幔潁玨澹椋鑠澹藉五澹ǎ玻保擔(dān)╁義希桑灣義希櫻鄭偷娜撾窬褪茄罷藝庋桓齔矯媯蜒咀既肺尬蟮胤指畛閃講糠鄭義、逦并且使/L\停駁木嗬胱畬
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