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基于深度置信网络的脑血管病风险预警研究

杨星  
【摘要】:脑血管病又称脑血管病,具有高死亡率和高致残率的特点。提前识别脑血管病发病风险,采取一定的防控措施,可以降低脑血管病的发病率和死亡率。学术界和医学界基于各自的研究角度,分别进行了不同风险因素和风险评估模型的研究。本论文以脑血管病为研究对象,针对脑血管病一级预防中的风险预警环节,利用文献分析、统计分析、实证分析等研究方法,研究如何使用脑血管病的主要风险因素,在已有技术的基础上构建预警模型,实现脑血管病的风险预警。本文的主要研究内容如下:(1)建立预警指标体系。通过文献分析和总结建立较为全面的脑血管病初始预警指标体系,使用粗糙集理论中的信息熵算法对初始指标体系进行属性约简,提取高概括性和高敏感性的指标,最终建立适用于预警模型的指标体系。(2)深度置信网络模型构建。选用受限玻尔兹曼机和反向传播算法,通过RBM的构建与堆叠建立深度置信网络,在顶层使用反向传播对网络进行参数微调,最终生成深度置信网络模型。(3)模型训练与效果分析。使用训练数据完成模型特征学习和参数调整,生成基于深度置信网络的脑血管病风险预警模型。用测试数据仿真结果对模型预警能力进行评价,并将结果与LM-BP预警模型结果对比,分析深度置信网络在脑血管病预警中的适用性。(4)预警模型的应用。结合医疗云平台信息共享系统现状和数据存储机制,实现预警模型在信息共享系统的应用。协同脑血管病医疗联合体模式,提出基于预警结果的脑血管病协同防治系统干预策略。本文在现有研究的基础上,使用粗糙集理论实现了高质量预警指标的提取,并将深度置信网络用于脑血管病的风险预警中,构建了比传统人工神经网络效果更优的预警模型,有助于提前识别脑血管病风险,促进脑血管病的一级预防。


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