空间扫描统计量方法中候选聚集区域生成的快速算法

发布时间：2017-09-06 20:03

  本文关键词：空间扫描统计量方法中候选聚集区域生成的快速算法

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【摘要】：空间扫描统计量方法是公共卫生监测领域应用非常广泛的空间聚集探测快速算法。其利用传染病监测数据可探测到病例异常增多的局部区域,对可能的传染病暴发做出早期预警。候选聚集区域的预先生成是该方法的一个关键步骤。将现有的候选聚集区域生成方法应用到包含子区域较多的大区域时,可能导致大量候选聚集区域的遗漏,影响探测结果的准确性;或可能生成大量重复的候选聚集区域,导致随后空间扫描计算时间的延长。本文在原有候选聚集区域生成方法的基础上,提出了一种新的快速算法。它以格网点间隔的优化选择,可减少对可能候选聚集区域的遗漏;同时,基于多重排序算法可在较短的时间之内,删除掉原始候选聚集区域集合中的大量重复。通过山东省西南部608个乡镇点的候选聚集区域生成测试,改进的方法可减少候选聚集区域的遗漏,并在较短的时间内删除掉所有的重复候选聚集。
【作者单位】： 武汉科技大学医学院公共卫生学院;中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室;
【关键词】： 空间扫描统计量 候选聚集区域 格网 多重排序
【基金】：国家科技重大专项子课题“艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病防治/传染病病原谱时空信息分析和预报”(2012ZX10004-201) 卫生行业科研专项项目“传染病时空预警模型及关键参数研究”(201202006)
【分类号】：R311
【正文快照】： 1引言空间扫描统计量方法是由哈佛大学kulldorff教授提出的一种空间聚集探测方法[1-2]。它已成为公共卫生监测领域的经典方法。该方法以研究区域内每一个最小单元子区域的风险人口数和监测病例数,在此空间分布数据中探测是否存在患病风险统计显著性高于其他区域的病例聚集区

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本文编号：805151