基于B-S模式的癌症筛选人工智能优化系统

发布时间：2017-06-16 08:01

  本文关键词：基于B-S模式的癌症筛选人工智能优化系统，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着医疗事业的发展,世界上对各种癌症发现和治疗的研究越来越普遍,希望癌症患者的存活率得到提高。当前一般认为,早诊早治是最终降低病死率的关键。本文成功构建了以社区医院为基本筛查单元,以普通人群为对象,在初级体检时筛查出高危人群为关键步骤的方案。作为对癌症“三早”(早期发现、早期诊断、早期治疗)的有效尝试,本系统的有效研究和设计为国家提供了先进案例和应用示范。 本文在在对近几十年有关此类疾病研究文献的基础上,通过荟萃分析,进行理论研究,找出致病的关键危险因素；通过苏州大学第一人民附属医院所研究出的样本和BP神经网络,训练出具有此类判断功能的经验函数,并与目前已得结果Fisher判别进行正确率比较,找出最佳函数进行系统嵌入；最后运用服务器浏览器模式对系统进行实现,结果表明：本方案切实可行,并且已应用到娄葑医院效果良好。 首先采用荟萃分析,又称Meta分析,方法是对全国1995-2010年间公开发表的有关危险因素流行病学及病例对照研究的文献资料进行定量综合分析,找出目前中国人群中肺癌、胃癌和肝癌发病的主要危险因素。 其次是通过研究危险因素和实验样本,运用人工神经网络中的BP神经网络对实验样本进行学习训练,得出结论。并与现有训练技术Fisher判别进行对比分析,结果表明BP神经网络的训练结果的准确率明显高于Fisher判别。因此在后续的癌症筛选系统的软件设计时,采用BP神经网络判别函数作为判别函数进行嵌入。 最后使用PHP+MySQL+Windows+AMPServe开发平台对系统进行实现。系统采用功能模块化设计,整个软件架构层次清晰,实现方式独立,使系统具备了信息录入信息修改、信息查询和检测报告打印等功能。系统安装简单,使用方法简便,整体性能较为优良。
【关键词】：B-S模式 癌症筛选 荟萃分析(Meta分析) BP神经网络 人工智能
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：R197.324;TP18
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 课题背景9-11
• 1.2 癌症筛选人工智能优化系统的实现策略11-14
• 1.2.1 筛选函数的实现策略11-12
• 1.2.2 癌症筛选智能优化系统的实现策略12-14
• 1.3 本课题研究的主要工作14-16
• 第二章 肺癌、胃癌和肝癌发病危险因素的特征分析16-29
• 2.1 肺癌发病危险因素的特征分析16-21
• 2.1.1 文献选取和提取方法17-19
• 2.1.2 文献选取结果与讨论19-21
• 2.2 胃癌发病危险因素的特征分析21-24
• 2.2.1 文献选取和提取方法21-22
• 2.2.2 文献选取结果与讨论22-24
• 2.3 肝癌发病危险因素的特征分析24-28
• 2.3.1 文献选取和提取方法25-26
• 2.3.2 文献选取结果与讨论26-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 肺癌、胃癌和肝癌筛选经验函数的训练29-42
• 3.1 人工神经网络的介绍29-30
• 3.2 BP神经网络介绍30-31
• 3.3 肺癌、胃癌和肝癌筛选经验函数的训练31-34
• 3.3.1 训练数据的样本采集31
• 3.3.2 BP神经网络学习算法31-34
• 3.4 经验函数训练结果对比分析34-41
• 3.4.1 目前已有的经验函数训练的训练原理和方法34-35
• 3.4.2 训练结果对比分析35-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第四章 癌症筛选系统的软件设计42-57
• 4.1 系统软件模块与流程图43
• 4.2 管理员模块43-44
• 4.3 系统介绍和系统使用模块的实现44-45
• 4.4 医用筛查系统模块的实现45-51
• 4.4.1 录入信息模块46-48
• 4.4.2 修改信息模块48-49
• 4.4.3 查询信息模块49-51
• 4.5 个人用户模块实现51-52
• 4.6 数据库管理52-56
• 4.6.1 数据库的表单建立52-53
• 4.6.2 数据库的管理53-56
• 4.7 本章小结56-57
• 第五章 总结与展望57-59
• 5.1 总结57
• 5.2 课题展望57-59
• 参考文献59-62
• 附录一 肺癌META分析参考文章62-64
• 附录二 胃癌META分析参考文章64-67
• 附录三 肝癌META分析参考文章67-69
• 攻读硕士学位期间公开发表的论文69-70
• 致谢70

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