基于BP神经网络模型的缺血性心脏病住院医疗费用研究
发布时间：2021-01-13 16:42
背景缺血性心脏病是严重危胁人类健康的主要疾病之一。研究显示,近年来我国因缺血性心脏病住院的患者人数及治疗费用持续高速增长,给社会公共卫生管理、医保基金、患者家庭及个人带来沉重负担。缺血性心脏病住院医疗费用研究有助于控制缺血性心脏病治疗费用的快速增长、缓解社会医保基金压力、促进医疗资源合理配置,对解决心血管疾病这一重大公共卫生问题有积极推动作用。目前医疗费用研究多采用经典线性回归分析模型,这类分析模型有着严苛的适用条件,不善于解决非线性关联问题。BP神经网络模型是目前应用最广泛的人工神经网络模型,该模型适用条件宽松且具有自学习、自适应及容错能力,尤为擅长解决非线性关联问题,已在科学技术的各个领域得到广泛应用并取得突出成果。目的探索BP神经网络模型在住院医疗费用研究中的应用,为住院医疗费用研究提供新思路;找出缺血性心脏病住院医疗费用的重要影响因素,为控制缺血性心脏病住院医疗费用提供参考。方法以某三级甲等综合医院2016年出院且出院主要诊断为缺血性心脏病的患者为研究对象,通过住院病案首页采集患者的基本信息、住院信息、诊疗信息及费用信息,运用SPSS23.0分析软件包构建BP神经网络模型并根据...
【文章来源】：中国人民解放军陆军军医大学重庆市
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一个隐含层的BP神经网络结构图
都可以用含有一个隐含层的 BP 神经网络拟合，而两个隐含层形式的分类问题，如果使用两个以上隐含层构建网络反而会使易得到最优解。对于隐含层神经元个数，问题越复杂所需的神计算量越大，过度拟合风险越高。因此，本次建模将分别建立含层的 BP 神经网络模型，隐含层神经元个数由 SPSS 自动计算活函数的选择数是 BP 神经网络实现非线性拟合的关键，分为隐含层激活函。用作激活函数的函数需具有处处可微的能力，一般为双曲正数，分别可将输入值映射到（-1，1）、（0，1）、（0，1）范围。作输出层激活函数且仅在所有输出层神经元为分类变量时适用，既可用作隐含层激活函数，也可用作输出层激活函数。双曲正分别见图 2-2，图 2-3。
图 2-3 激活函数“Sigmoid”的函数图形，输入值有负值时，选择双曲正切函数为激活函数；输入值全函数作激活函数[25]。本次建模隐含层、输出层的输入均为正选择 sigmoid 函数作为激活函数。训练类型及算法的选择类型决定如何利用训练集数据更新网络权值，包括批处理珍型批处理（Mini-batch）三种类型。批处理是使用所有训，可以直接获取最小的总误差，很适合于求解非线性回归问次传递数据以更新网络权值，在大数据集训练时速度较慢，线是每使用一个训练集样本就进行网络权值更新，直至满足度快，但不易得到最优解，适用于输入样本间不相互独立是批处理和在线训练的综合方法，其使用指定大小的训练集
【参考文献】：
期刊论文
[1]2型糖尿病危险因素及患病风险预测模型研究[J]. 陈渝,宗会娟,李伟. 昆明理工大学学报(自然科学版). 2018(02)
[2]BP神经网络在高危儿发病率联合预测中的应用研究[J]. 卢婷婷,胡成安. 社区医学杂志. 2018(07)
[3]基于BP神经网络模型的低增生性骨髓增生异常综合征与再生障碍性贫血的鉴别诊断研究[J]. 张晓雅,汪可可,武建辉,王国立,周莹,袁欣,王倩,曹英志,宋宇,刘斌,宋洁,尹素凤. 中国全科医学. 2018(10)
[4]基于武汉市某社区居民电子健康档案的高血压预测模型[J]. 万琦,王威,黄薇,容芷君. 现代预防医学. 2018(06)
[5]EMD-BP神经网络在传染病发病趋势和预测研究中的应用[J]. 刘振球,严琼,左佳鹭,方绮雯,张铁军. 中国卫生统计. 2018(01)
[6]主成分分析法和BP神经网络组合模型在天津市某医院住院费用研究中的应用[J]. 妥娅,武建辉,赵永成. 医学与社会. 2018(02)
[7]三种模型在矽肺发病工龄预测中的比较性研究[J]. 赵俊琴,李建国,刘惠田,赵春香. 中国工业医学杂志. 2017(06)
[8]胎盘植入的BP神经网络辅助诊断模型[J]. 杨丹林,何斌杰,张栋,颜建英. 中国卫生标准管理. 2017(28)
[9]基于改进BP神经网络模型的肺结核发病率预测[J]. 徐学琴,张知鸷,王瑾瑾,闫国立,裴兰英,孙春阳,刘晓蕙. 中国现代医学杂志. 2017(23)
[10]基于人工神经网络的高血压预测模型[J]. 黄薇,康起明,容芷君,梁亚洲. 广东医学. 2017(15)
博士论文
[1]信息处理辅助临床诊断的应用研究[D]. 李雷.上海交通大学 2011
硕士论文
[1]基于BP神经网络的红细胞识别分类方法研究与系统实现[D]. 王利平.湘潭大学 2017
[2]2013年广西冠心病经济负担及其住院费用影响因素分析[D]. 江仕清.广西医科大学 2017
[3]某综合性医院冠心病平均住院日及影响因素分析[D]. 李研.郑州大学 2011
[4]Bp神经网络与多重线性回归在住院费用中建模比较研究[D]. 王京.河北联合大学 2011
[5]山东省某三级甲等医院冠心病患者住院费用及影响因素分析[D]. 栗超.山东大学 2011
[6]基于BP神经网络的光学CT图像重建技术基础研究[D]. 吴琼.南京航空航天大学 2006
本文编号：2975210
【文章来源】：中国人民解放军陆军军医大学重庆市
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一个隐含层的BP神经网络结构图
都可以用含有一个隐含层的 BP 神经网络拟合，而两个隐含层形式的分类问题，如果使用两个以上隐含层构建网络反而会使易得到最优解。对于隐含层神经元个数，问题越复杂所需的神计算量越大，过度拟合风险越高。因此，本次建模将分别建立含层的 BP 神经网络模型，隐含层神经元个数由 SPSS 自动计算活函数的选择数是 BP 神经网络实现非线性拟合的关键，分为隐含层激活函。用作激活函数的函数需具有处处可微的能力，一般为双曲正数，分别可将输入值映射到（-1，1）、（0，1）、（0，1）范围。作输出层激活函数且仅在所有输出层神经元为分类变量时适用，既可用作隐含层激活函数，也可用作输出层激活函数。双曲正分别见图 2-2，图 2-3。
图 2-3 激活函数“Sigmoid”的函数图形，输入值有负值时，选择双曲正切函数为激活函数；输入值全函数作激活函数[25]。本次建模隐含层、输出层的输入均为正选择 sigmoid 函数作为激活函数。训练类型及算法的选择类型决定如何利用训练集数据更新网络权值，包括批处理珍型批处理（Mini-batch）三种类型。批处理是使用所有训，可以直接获取最小的总误差，很适合于求解非线性回归问次传递数据以更新网络权值，在大数据集训练时速度较慢，线是每使用一个训练集样本就进行网络权值更新，直至满足度快，但不易得到最优解，适用于输入样本间不相互独立是批处理和在线训练的综合方法，其使用指定大小的训练集
【参考文献】：
期刊论文
[1]2型糖尿病危险因素及患病风险预测模型研究[J]. 陈渝,宗会娟,李伟. 昆明理工大学学报(自然科学版). 2018(02)
[2]BP神经网络在高危儿发病率联合预测中的应用研究[J]. 卢婷婷,胡成安. 社区医学杂志. 2018(07)
[3]基于BP神经网络模型的低增生性骨髓增生异常综合征与再生障碍性贫血的鉴别诊断研究[J]. 张晓雅,汪可可,武建辉,王国立,周莹,袁欣,王倩,曹英志,宋宇,刘斌,宋洁,尹素凤. 中国全科医学. 2018(10)
[4]基于武汉市某社区居民电子健康档案的高血压预测模型[J]. 万琦,王威,黄薇,容芷君. 现代预防医学. 2018(06)
[5]EMD-BP神经网络在传染病发病趋势和预测研究中的应用[J]. 刘振球,严琼,左佳鹭,方绮雯,张铁军. 中国卫生统计. 2018(01)
[6]主成分分析法和BP神经网络组合模型在天津市某医院住院费用研究中的应用[J]. 妥娅,武建辉,赵永成. 医学与社会. 2018(02)
[7]三种模型在矽肺发病工龄预测中的比较性研究[J]. 赵俊琴,李建国,刘惠田,赵春香. 中国工业医学杂志. 2017(06)
[8]胎盘植入的BP神经网络辅助诊断模型[J]. 杨丹林,何斌杰,张栋,颜建英. 中国卫生标准管理. 2017(28)
[9]基于改进BP神经网络模型的肺结核发病率预测[J]. 徐学琴,张知鸷,王瑾瑾,闫国立,裴兰英,孙春阳,刘晓蕙. 中国现代医学杂志. 2017(23)
[10]基于人工神经网络的高血压预测模型[J]. 黄薇,康起明,容芷君,梁亚洲. 广东医学. 2017(15)
博士论文
[1]信息处理辅助临床诊断的应用研究[D]. 李雷.上海交通大学 2011
硕士论文
[1]基于BP神经网络的红细胞识别分类方法研究与系统实现[D]. 王利平.湘潭大学 2017
[2]2013年广西冠心病经济负担及其住院费用影响因素分析[D]. 江仕清.广西医科大学 2017
[3]某综合性医院冠心病平均住院日及影响因素分析[D]. 李研.郑州大学 2011
[4]Bp神经网络与多重线性回归在住院费用中建模比较研究[D]. 王京.河北联合大学 2011
[5]山东省某三级甲等医院冠心病患者住院费用及影响因素分析[D]. 栗超.山东大学 2011
[6]基于BP神经网络的光学CT图像重建技术基础研究[D]. 吴琼.南京航空航天大学 2006
本文编号：2975210
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