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时间:2019-05-11
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1、东北大学硕士学位论文基于统计分析技术的疾病智能辅助诊断系统的研究姓名:吴政新申请学位级别:硕士专业:生物医学工程指导教师:于戈;王宏20050701东北大学硕士学位论文摘要基于统计分析技术的疾病智能辅助诊断系统的研究摘要当今世界,随着人口老龄化的不断加剧,各国的医疗卫生费用不断上涨,但也无法满足人民日益增长的需求。尤其对于中、低收入家庭,当前昂贵的医药费使他们不堪重负;医生的误诊率也居高不下,导致医疗纠纷事件也频繁出现;就医难也是大家公认的事实。基于上述种种原因,许多研究人员将目光投向了医疗辅助诊断系统,以期能或多或少地缓解上述矛盾。有关专家和学者对于医疗辅助诊断系统的研
2、究,最多的是医疗专家系统,从20世纪70年代开始,国内外投入了巨大的力量进行此方面的研究与开发,并取得了丰硕的成果。医疗专家系统能够汇集多领域医疗专家的知识和经验,高效、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。在解决实际问题时不受周围环境的影响,也不可能遗漏忘记,使医疗专家的专长不受时间和空间的限制,能够广泛有力地传播。伴随着医疗专家系统的快速发展,其瓶颈问题也日益突显出来:基于规则的专家系统,随着规则库规模的扩大,搜索空间急剧增大,会导致组合爆炸,加之推理循环过程中包含了大量无效的匹配尝试,浪费了系统时间,推理效率较低。本文另辟蹊径,将统计分析技术弓l入到医疗领域,研制、
3、开发了基于统计分析技术的疾病智能辅助诊断系统,其核心是文本分类技术。其中的关键技术有:文本分词、特征选取和分类算法,均列举了当前几种通用和较为成熟的做法。文本分词采用了当前较为成熟做法——基于字符串匹配与统计相结合的分词方法。特征选取是特征降维的主要方法,本文采用特征选取中的文档频度、信息增益和z2.统计量三种方法进行实验。分类算法中详细地阐述了Bayes方法和MaximumEntropy方法。本文从原理和实验两个方面比较了各种做法的优劣,并选择了适合于疾病智能辅助诊断要求的方法构建了本系统。同时,将本系统同医疗专家系统进行了比较,表明了本系统的特点。也分析了本系统目前存
4、在的缺陷,这也指明了今后工作的方向。关键词:统计分析疾病智能辅助诊断文本分类一II—东北大学硕士学位论丈TheStudyofIntelligentAssistedDiseaseDiagnosticSystemBasedonStatisticAnalyzeTechnologyAbstractNowadays,withtheincreaseofseniorcitizensallovertheworld,theexpenditureofmedicaltreatmentinmanycountriesisincreasingsosharplythatitishardforthepe
5、opletoafford.Especiallyforsomefamilieswithmiddleorlowincomes,highmedicaltreatmentexpendituremakestheirlivestougher;therateofwrongdiagnosesinhospitalisstillhigh,whichleadstofrequentmedicaltreatmentdissensions;andalmosteverybodyconsidersseeingadoctortobeatoughthingtodothesedays.Forthosereas
6、onsmentionedabove,manyresearchersarepayingattentiontothemedicaltreatmentassisteddiagnosticsystem,whichCallreducetheproblemstosomeextent.Asfarastheresearchofmedicaltreatmentassisteddiagnosticsystemisconcerned,theexpertsandscholarsmostlyfocusedonthemedicaltreatmentexpertsystem.Fromthe1970s,
7、lotsofeffortshavebeenmadeintothisfieldandplentyresultshavebeenachieved.MedicaltreatmentexpertsystemCanmarshaltheknowledgeandexperienceofmedicaltreatmentexpertsfrommanyfields,andtheycanworkefficiently,accurately,carefully,rapidlyandtirelessly.Theywillneverbeinfluence
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