基于数据挖掘方法的川崎病辅助诊断研究

发布时间：2024-02-02 13:46

　　目的:川崎病(Kawasaki disease,KD)是一种以发热、皮疹、双侧眼结膜充血、口咽病变、四肢病变和颈部淋巴结肿大为主要特征的急性、自限性的血管炎,病因未明,高发人群为5岁以下的儿童。目前川崎病缺乏特异性的诊断指标和可以确诊的临床症状,许多发热疾病具有同川崎病类似的临床表现,容易造成川崎病的误诊和延迟诊断,从而增加患冠状动脉病变的风险,因此,如何准确快速的对川崎病进行诊断是临床上的一项挑战。本文以川崎病的临床体征和实验室检查指标为切入点,应用数据挖掘算法,构建川崎病与其他发热疾病的鉴别诊断模型,以期提供简便、可靠的川崎病辅助诊断方法。方法:采集重庆医科大学附属儿童医院原始的川崎病和待发热疾病的人口统计学资料,实验室检查指标,临床体征数据和出院诊断记录,经过数据预处理和特征选择,建立样本数据库,使用特征选择后的特征子集构建Logistic回归,BP神经网络,贝叶斯网络和决策树模型,使用独立的测试集对模型进行验证,比较四种模型的诊断性能,选择最优模型作为本研究川崎病和其他类发热疾病的鉴别诊断模型,并使用遗传算法对该模型进行优化降维。借助CGI脚本编程,设计川崎病辅助诊断系统。结果...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.2sigmoid函数Fig2.2Functionofsigmoid可以使用梯度上升法求参数，对l()稍作变换：

Logistic回归模型可以表示为：()()1(1|)gxgxeePyx（2-6()11(0|)gxePyx（2-7给定训练数据集{(,),(,),,(,)}(1)(1)(2)(2)(n)(n)Txyxyxy，由于各样本之间相互独立，那么他们的联合分....

图2.3神经网络结构图

图2.3神经网络结构图Fig2.3Thestructureofneuralnetwork以iy表示输出层神经元，以jz表示隐含层神经元，以kx表示输入层神经层神经元k到隐含层神经元j的权重为1jk，隐含层神经元j到输出层神重为2ij，假设输....

图4.1在不同隐含层节点数下BP神经网络模型的误判率

重庆医科大学硕士研究生学位论文在神经网络训练完毕后，将训练样本X中的每一个输入变量在其原来的基础上分别加/减10%构成两个新的训练样本X1，X2，将X1和X2输入原神经网络，得出结果Y1和Y2，则Y1和Y2的差值，即为变动该输入变量后对输出产生的影响....

图4.2BP神经网络模型中各输入特征的MIV值的相对大小Fig4.2MIVofallinputfeaturesinBPneuralnetwork.

图4.2BP神经网络模型中各输入特征的MIV值的相对大小Fig4.2MIVofallinputfeaturesinBPneuralnetwork.（3）使用训练集构建TAN贝叶斯网络模型，通过测试集对模型的性能进行验证。构建的贝叶斯网络结构如图....

本文编号：3892763