基于隐马尔科夫模型的重型肝炎演化研究

发布时间：2017-05-03 11:02

  本文关键词：基于隐马尔科夫模型的重型肝炎演化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在我国,慢性乙型肝炎是一种常见的疾病,因其具有传染性而严重威胁着人们的身体健康。慢加急性肝衰竭(acute-on-chronic liver failure,ACLF)是在慢性肝病的基础上,由某些原因引发急剧肝损伤而导致的急性肝功能失代偿,慢加急性肝衰竭的临床治疗难度大、死亡率高使其成为威胁被乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)感染人群生命健康的重大疾病,也成为研究的热门领域之一。因此,及时选择有效的方法治疗是治愈且降低死亡率的关键。对于普通肝病或慢性肝病患者,如果能及时且准确的评估患者的病情发展趋势,将为肝病患者制定个体差异化的救治方案奠定基础,在保证治疗效果的同时为患者降低治疗费用、减少了痛苦。但是现在关于ACLF的研究大多集中在肝衰竭的预后评估、其它肝病并发症及其防治、发病机制等方向,而ACLF前期临床研究及病情预测方面的研究较少。本文的主要工作是研究重型肝炎中慢加急性肝衰竭的演化过程,通过与第三军医大学第一附属医院西南医院传染病科的合作,通过对病人医学化验数据的处理与分析研究,在以往慢性肝炎和慢加急性肝衰竭预后研究的基础上,提出了根据病情发展的特性确定重型肝炎演化过程中存在着几个隐藏的过程,并根据病人各个时间段的化验指标作为观察状态建立隐马尔科夫模型预测病情的发展,通过实验验证和评价了该预测模型,最后提出重型肝炎演化过程中的关键状态的定义,并通过算法来确定此关键状态。本文针对以上提出的问题进行研究,主要工作如下:①在分析前人关于各项指标对病情影响的研究基础上,提出慢性重型肝炎病程发展过程的预测,该预测模型是关注整个病程的发展过程的预测模型,不为寻找指标间的线性关系;②提出了根据病情发展的特征确定重型肝炎演化过程中存在着几个隐藏的过程,并根据病人各个时间段的化验指标作为观察状态建立隐马尔科夫模型预测病情的发展趋势,通过实验验证预测准确率,并通过ROC分析评价该预测模型;③提出重型肝炎演化过程中关键状态的研究与定义,根据学习得到的隐马尔科夫模型通过算法计算得到关键状态,与西南医院医学研究人员合作,用医学角度解释关键状态存在的意义。实验证明,基于隐马尔科夫模型预测ACLF发展比以往的方法预测准确率要高且ROC曲线下面积AUC较优,重型肝炎演化过程中确实存在关键状态,为重型肝炎的诊断与治疗提供了参考,在医学研究上有重大意义。
【关键词】：隐马尔科夫模型 重型肝炎 预测模型 关键状态
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R512.6
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 课题研究背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 论文研究主要工作及创新点11-12
• 1.4 论文的组织结构12-13
• 2 重型肝炎及其预后研究方法介绍13-22
• 2.1 重型肝炎简介13
• 2.2 慢加急性肝衰竭与慢性乙型肝炎（重度）的对比研究13-15
• 2.2.1 慢加急性肝衰竭13-14
• 2.2.2 慢性乙型肝炎14-15
• 2.2.3 两者的联系与区别15
• 2.3 常见的重型肝炎预后研究方法15-21
• 2.3.1 MELD评分系统15-17
• 2.3.2 逻辑回归模型17-19
• 2.3.3 人工神经网络模型19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 3 隐马尔科夫模型理论22-30
• 3.1 隐马尔科夫模型描述22-24
• 3.2 隐马尔科夫模型求解的三个基本问题24-25
• 3.2.1 评估问题24
• 3.2.2 解码问题24-25
• 3.2.3 学习问题25
• 3.3 HMM中常用的算法介绍25-28
• 3.3.1 前向算法(Forward algorithm)25
• 3.3.2 维特比算法（Viterbi Algorithm）25-26
• 3.3.3 最大期望算法(Expectation Maximization algorithm)26-27
• 3.3.4 前向-后向算法(Forward-backward algorithm)27-28
• 3.4 本章小结28-30
• 4 隐马尔科夫预测模型的建立30-39
• 4.1 数据集及实验环境介绍30-31
• 4.2 预测模型的建立过程31-33
• 4.2.1 实验数据预处理31
• 4.2.2 向量量化31-32
• 4.2.3 隐马尔科夫模型的建立32-33
• 4.3 实验验证与评价33-35
• 4.3.1 评价方法-ROC曲线33-35
• 4.4 实验结果及分析35-38
• 4.5 本章小结38-39
• 5 指标相关性的实验验证与分析39-44
• 5.1 指标相关性实验介绍39
• 5.2 实验过程及实验结果分析39-43
• 5.2.1 增加指标对实验结果的影响39-41
• 5.2.2 减少指标对实验结果的影响41-43
• 5.2.3 指标相关性实验总结43
• 5.3 本章小结43-44
• 6 重型肝炎演化中关键状态的定义与应用44-48
• 6.1 关键状态的定义思想44
• 6.2 关键状态存在的医学依据44-45
• 6.3 相对熵理论45-46
• 6.4 实验及分析46-47
• 6.5 本章小结47-48
• 7 总结与展望48-50
• 7.1 论文研究工作的总结48
• 7.2 下一步工作的展望48-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-54
• 附录A.作者在攻读学位期间发表的论文目录54

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本文编号：342856