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基于可信度方法的甲状腺疾病诊断模型

沈阳师范大学学报（自然科学版） 2003年第3期21卷 196-199页

作者：齐振国沈阳师范大学信息技术学院辽宁沈阳110034

研究并设计了一个基于可信度方法的甲状腺专家系统不确定性推理模型,在该模型中对甲状腺知识的表示、推理控制策略的选择、不确定性算法的建立进行了具体详细的研究,使文中所研究的不确定推理方法得以实现.讨论了可信度模型,给出了不确... 详细信息

研究并设计了一个基于可信度方法的甲状腺专家系统不确定性推理模型,在该模型中对甲状腺知识的表示、推理控制策略的选择、不确定性算法的建立进行了具体详细的研究,使文中所研究的不确定推理方法得以实现.讨论了可信度模型,给出了不确定性推理网络的算法描述,并且将理论研究的结果运用于甲状腺专家系统模型框架的设计和实现,对不确定性推理的应用进行了有益的探讨.

关键词：专家系统可信度不确定性推理甲状腺疾病疾病诊断模型

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基于人工神经网络的自适应疾病诊断模型研究

医疗设备信息 2007年第2期22卷 18-19页

作者：张永兵吴永丽大理学院附属医院信息科云南大理671000

本文利用人工神经网络和遗传算法的融合技术构建了一个智能疾病诊断模型,该模型能针对不同疾病或诊断因子的变化,自适应地调整模型网络结构,表现出良好的泛化性和诊断精度。

关键词：神经网络遗传算法疾病诊断模型

基于微生物组学和机器学习构建咽喉反流唾液菌群诊断模型

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听力学及言语疾病杂志 2024年第3期32卷 200-205页

作者：周林熙尹龙龙崔小缓毕欣欣张延平蒋兴旺李丽娜河北北方学院张家口075031 中国人民解放军总医院第六医学中心耳鼻咽喉头颈外科医学部派驻解放军总医院第八医学中心耳鼻咽喉头颈外科国家耳鼻咽喉疾病临床医学中心

目的探索使用微生物组学技术和机器学习的方法构建咽喉反流(laryngopharyngeal reflux,LPR)唾液菌群诊断模型的可能性。方法以2022年2~11月就诊的经8周质子泵抑制剂治疗显效的34例LPR患者为病例组,与病例组年龄、性别和体重指数相匹配... 详细信息

目的探索使用微生物组学技术和机器学习的方法构建咽喉反流(laryngopharyngeal reflux,LPR)唾液菌群诊断模型的可能性。方法以2022年2~11月就诊的经8周质子泵抑制剂治疗显效的34例LPR患者为病例组,与病例组年龄、性别和体重指数相匹配的47例健康志愿者为对照组,留取用药前的唾液标本,提取DNA,扩增16S片段后进行测序,对测序结果进行生物学信息分析,比较菌属水平物种差异。选择病例组24例、对照组33例作为训练集,其余作为测试集,随机森林法分类数据,进行十折交叉验证,选择最优菌属组合构建诊断模型,计算疾病概率指数(probability of disease,POD),绘制ROC曲线,使用SPSS 18.0软件对数据进行统计学分析。结果病例组和对照组相比,唾液中22个属相对丰度存在统计学差异(P诊断模型,即乳酸杆菌属、芽孢杆菌属、新鞘氨醇杆菌属、假交替单胞菌属、罗尔斯通菌属和Phocaeicola属,测试集ROC曲线下面积为0.843,诊断模型灵敏度为60.0%,特异度为87.71%,Kappa值为0.470。结论由唾液菌群构建的菌属组合诊断模型可以区分LPR患者与健康人,具有潜在的临床应用价值。

关键词：咽喉反流唾液菌群 16S rDNA测序疾病诊断模型

基于快速气相色谱技术的慢性胃炎与消化性溃疡呼出气诊断模型研究

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基于快速气相色谱技术的慢性胃炎与消化性溃疡呼出气诊断模型研究

作者：徐淋鑫浙江大学

学位级别：硕士

慢性胃炎与消化性溃疡是临床上常见的消化系统疾病,慢性胃炎会增加罹患消化性溃疡和胃癌的风险,消化性溃疡常伴随出血与穿孔。慢性胃炎与消化性溃疡发病隐秘,病程持续时间长,治疗复杂,会给患者生活带来较大影响。目前临床检测的金标准... 详细信息

慢性胃炎与消化性溃疡是临床上常见的消化系统疾病,慢性胃炎会增加罹患消化性溃疡和胃癌的风险,消化性溃疡常伴随出血与穿孔。慢性胃炎与消化性溃疡发病隐秘,病程持续时间长,治疗复杂,会给患者生活带来较大影响。目前临床检测的金标准是内窥镜检查,但内窥镜检查通常伴有不适,同时也可能造成受检者消化道损伤,而无痛内窥镜检查则伴有一定的麻醉风险。在这样的背景下,研究一种无痛非侵入的检测方式对慢性胃炎与消化性溃疡进行筛查,有助于疾病尽早被发现并进行干预治疗。人体呼出气中含有的挥发性有机化合物被证明和胃部疾病有关联,本研究使用基于快速气相色谱技术与声表面波传感器的呼出气检测装置,采集总计547例受试者呼出气数据,构建了慢性胃炎和消化性溃疡的呼出气辅助诊断模型。研究使用基于动态时间扭曲（Dynamic Time Warping,DTW）与动态时间扭曲重心平均（Dynamic Time Warping Barycenter Averaging,DBA）算法的扩增算法与基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）框架的扩增算法对呼出气数据进行扩增处理,并通过卷积神经网络对数据进行学习,成功构建了能够辨别健康受试与慢性胃炎或消化性溃疡患者的疾病筛查模型A以及能够辨别慢性胃炎患者与消化性溃疡患者的疾病分类模型B。模型A的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数分别为0.911、0.967、0.831、0.893,模型B的准确率、精确率、召回率、F1分数分别为0.670、0.649、0.793、0.706。研究结果验证了使用呼出气方式筛查慢性胃炎、消化性溃疡患者的可行性,以及其潜在的临床应用价值。

关键词：呼出气检测疾病诊断模型慢性胃炎消化性溃疡气相色谱卷积神经网络

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基于心电信号的心脏疾病诊断实践

山西科技 2015年第3期30卷 130-132页

作者：王红立山西医科大学山西太原030001

介绍了基于心电信号的滤波去噪算法以及基于心电信号的疾病诊断模型,通过对心电信号的滤波去噪等多种数学算法的研究比较,得到了关于心脏疾病与心电信号的相关性状态转换机制模型,为心电图疾病诊断研究奠定了基础。

关键词：心脏疾病诊断心电信号心电图疾病诊断模型滤波去噪算法