贝叶斯网研究及在轻度认知损害诊断中的应用

发布时间：2020-08-28 14:31

　　 随着人口老龄化，老年痴呆症患者逐年增加，而老年痴呆到中晚期已无有效治疗方法。轻度认知损害是介于正常老化和痴呆之间的一种认知功能损害状态，通常将它作为正常老化向老年痴呆的过渡阶段。因而轻度认知损害群体的研究对老年痴呆的早期诊断和早期干预有着重要的意义，是近年来老年痴呆研究的热点。 贝叶斯网作为一种概率图形模型，提供了一种将知识直觉的图解可视化的方法，有许多其自身的优势，它使用概率理论处理在描述不同知识成份的条件相关而产生的不确定性。将贝叶斯网应用在轻度认知损害的诊断中，可用其处理不确定性知识的方法描述轻度认知损害诊断的各项诊断指标。 本文介绍了贝叶斯网结构学习以及参数学习、推理的相关内容。运用朴素贝叶斯技术，结合临床量表诊断手段，将各项量表指标作为贝叶斯节点集，建立推理诊断模型，实验证明该模型能够有效的完成轻度认知损害的诊断。 针对传统算法在学习网络结构之前，需要根据研究者的主观经验，规定网络中结点顺序的缺点，给出了一个可以在无约束条件下，即无需主观给出网络中结点变量的顺序，而是根据观测得到的训练样本集的互信息以及概率关系，自动完成学习贝叶斯网结构的新方法。通过分析结构变量与结构变量，结构变量与功能变量之间的相关依赖性，将脑结构各区域萎缩情况与轻度认知损害这个功能变量作为变量集，利用新的贝叶斯结构学习方法，构建了基于脑结构萎缩的轻度认知损害诊断模型。文章最后给出了老年痴呆症早期预测专家系统的设计与实现。
【学位单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2007
【中图分类】：R749.16;R319
【部分图文】：

该部分完成各种量表的在线测试。采用问诊的形式，医生登陆到系统，与被试面对面交流，向被试提问并记录回答情况，系统会记录结果，并计算得出各个量表得分情况。答题结束后，系统会根据相应模型给出被试诊断状态。图6.1所示为该部分功能演示图。他她是否经常能够知道确切的年份宁，经常有时、很少_不知道他她是否经常能够知道确切的星期几个，经常::有时很少不知道当事情的发生有前后关系的时候.他她在惫识此时间关系上有困难吗?J.一经常r_有时海很少不知道他她是否能够在熟悉的街通找到路宁姆脚粼潍哪雏眯滞揣黔图6.1在线量表测试演示 Fig.6.1UIofonlinetest本系统采用了MVC模式，当向系统中增加某个量表时，不需要额外的新建页面以及处理过程，而是只需修改数据模型，即向数据库相应表中增加量表信息，包括量表问题类型、选项、分值等，从而实现了显示于模型的分离，充分利用了MVC模式的优势。(2)诊断分析模块选择相应的分析方法如基于量表测试的朴素贝叶斯模型，或者基于脑结构萎缩的贝叶斯模型，输入相应的诊断指标数据，对数据进行处理，包括离散化、缺失值的处理，分析该被试者的诊断状态。该部分大致流程如图6.2所示。

系统应用JZEE技术平台进行构建，由客户端、中间层、数据库服务器层组成。客户端主要是用户浏览器，完成数据展示和用户事件响应的功能，数据库层进行专业的数据存储管理，而中间层则采用了进一步的分层思想进行设计。系统的总体结构如图6.6所示。数据库服务层图6.6系统体系结构图 Fig.6.6SystemarehitectUre图6.6中，MVC框架采用业界流行的Struts，并做了少许改进使之更适合快速开发。数据库访问方案采用强大细致的Hibemate，可以大大简化数据库访问过程。

【引证文献】

相关硕士学位论文 前2条

1 杨阳;基于数据挖掘的泌尿外科临床决策支持系统研究[D];重庆大学;2011年

2 郭艳军;贝叶斯网学习方法及应用研究[D];华中科技大学;2009年

本文编号：2807694