面向中医骨科问诊的相似病例推荐方法研究

发布时间:2023-12-09 16:19
  随着智慧医疗的快速发展,人工智能技术逐步融入到医疗行业,患者、医务人员和医疗机构之间交互的健康医疗信息平台应运而生。现阶段临床辅助诊疗的研究,主要是分析、处理以多媒体形式存在的海量医疗数据和诊断数据。由此,对海量数据的特征提取工作必不可少,如何进行个性化的诊疗应用也同样具有深远的研究意义。目前,我国的中医电子病历是伴随着中医院信息化进程发展起来的新生事物,具有历史性、人文性和定性描述等特点。但是由于中医电子病历不同于自然语言文本,医疗文本数据分布不平衡,且医务人员问诊习惯各不相同等问题,使得临床问诊往往达不到预期诊疗效果。本文通过搭建中医骨科问诊平台,重点研究其综合特征表示和相似病例推荐部分:第一,中医骨科电子病历中结构化特征和连续特征共存,不能较好的学习得到文本的语义特征,使得传统的文本特征表示方法准确率往往较差。同时,大多数特征工程过度依赖于已有的医疗数据,不能较好地学习隐藏特征。针对以上两个问题,本文提出了一种基于门限卷积变分自编码器的综合特征表示方法,该方法结合特征分区,将不同结构类型的数据采用不同的特征表示方法,进行特征融合后得到综合特征表示。实验表明,本方法比现有方法的综合...

【文章页数】:84 页

【学位级别】:硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文主要研究内容
    1.4 论文主要创新点
    1.5 论文组织结构
    1.6 本章小结
第二章 相关理论与技术介绍
    2.1 医疗文本预处理
        2.1.1 医疗文本脱敏
        2.1.2 医疗文本分词
    2.2 特征向量化表示
        2.2.1 特征分区
        2.2.2 交叉特征变换
        2.2.3 Word2vec
        2.2.4 特征融合
    2.3 门限卷积变分自编码器
        2.3.1 自动编码器
        2.3.2 变分自编码器
        2.3.3 门限卷积变分自编码器
    2.4 推荐模型
        2.4.1 推荐模型的定义
        2.4.2 推荐模型的应用
        2.4.3 宽深度学习模型
    2.5 基于XGBOOST框架的监督学习算法
    2.6 本章小结
第三章 中医骨科问诊平台整体概述
    3.1 中医骨科问诊平台概述与需求
    3.2 中医骨科问诊平台业务逻辑
    3.3 中医骨科问诊平台总体架构
    3.4 相似病例推荐子系统业务流程和架构
    3.5 本章小结
第四章 基于门限卷积变分自编码器的综合特征表示方法研究
    4.1 综合特征表示概述
    4.2 综合特征表示模型
        4.2.1 特征分区
        4.2.2 离散特征向量表示
        4.2.3 连续特征向量表示
        4.2.4 监督学习训练
    4.3 实验与分析
        4.3.1 实验数据集
        4.3.2 实验数据预处理
        4.3.3 实验评测标准
        4.3.4 实验环境配置与参数设置
        4.3.5 实验结果及对比分析
    4.4 本章小结
第五章 基于改进宽深度模型的相似病例推荐方法研究
    5.1 相似病例推荐概述
    5.2 改进的宽深度模型
        5.2.1 浅层线性模型
        5.2.2 深度网络模型
        5.2.3 宽深度门循环联合模型
        5.2.4 模型的联合训练
    5.3 实验与分析
        5.3.1 实验数据集
        5.3.2 实验评测标准
        5.3.3 实验环境配置与参数设置
        5.3.4 实验结果及对比分析
    5.4 本章小结
第六章 相似病例推荐子系统设计与方法实现
    6.1 相似病例推荐子系统建模
        6.1.1 系统功能静态视图描述
        6.1.2 系统对象时序关系描述
        6.1.3 系统结构化设计
        6.1.4 系统数据库设计
    6.2 核心功能模块的方法实现
        6.2.1 综合特征表示模块的算法实现
        6.2.2 相似病例推荐模块的算法实现
    6.3 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 论文工作总结
    7.2 工作展望
致谢
参考文献
附录A:攻读硕士学位期间发表的论文
附录B:攻读硕士学位期间参与完成的科研成果



本文编号:3871802

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