面向产科辅助诊断的多标签分类算法研究

发布时间：2020-07-05 08:48

【摘要】：以数据驱动的医疗健康处理已经成为产科新的发展方向,尤其是以电子病历为基础的辅助诊断,对提高人口生育健康有重要意义。本文将产科辅助诊断转化为多标签分类问题,通过改进多标签分类算法来提高辅助诊断的效果。主要工作如下:产科辅助诊断的某些诊断结果间存在一定的相似性,强化诊断结果之间的辨别力有助于提高预测精度。因此本文在反向传播多标签学习算法(Backpropagation for Multi-label Learning,BP-MLL)中提出基于成对标签商和成对标签积这两种误差函数,通过最大化相关标签与无关标签的距离来最小化误差函数,从而提高成对标签之间的辨别力。在Yeast、Emotions公共数据集的实验中,平均精确度分别达到0.768和0.820。在中文产科电子病历数据集的实验中,平均精确度达到0.7667。补充医疗知识有助于提高产科辅助诊断的效果,因此本文提出融合标签知识的分层注意力网络算法(Hierarchical Attention Network Integrating Label Knowledge,HAN-LK)。该算法通过余弦相似度分别比较首次病程记录与全部标签知识文本的相似性,将相似度排名靠前的标签知识文本与当前的首次病程记录融合后输入到分层注意力网络模型中。在DeliciousMIL和Hep-categories公共数据集的实验中,通过补充维基百科中的相关标签知识,平均精确度分别达到0.6386和0.8233。在中文产科电子病历数据集的实验中,通过补充《妇产科学》和百度百科中的相关标签知识,平均精确度达到0.8577。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R714;TP391.1;TP18

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本文编号：2742386