面向主动监控的感染风险时空模式建模与挖掘

发布时间：2017-03-21 09:09

  本文关键词：面向主动监控的感染风险时空模式建模与挖掘，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：虫媒传染病如登革热、疟疾、黄热病等，严重威胁着人类的健康。其中疟疾病是目前威胁我国居民生命安全的主要传染性疾病之一。对疟疾传播实施主动监控，可以及时的发现疟疾爆发的趋势，并准确的对潜在的发病地区进行定位，对帮助政府实施医疗卫生资源的分配，改进大众的公共卫生安全状况，以及对其他虫媒传染病的预防等都具有重要意义。 云南省是我国的疟疾病重灾区，本文将以云南省腾冲县为研究对象，从疟疾感染风险的时空分发的建模与挖掘入手，结合历史监控数据进行实证研究。主要工作及贡献如下： 1）分别从感染风险的监测和预测两个角度，对当前的传染病的感染风险的监测与预测算法进行了综述，讨论了各方法的优缺点以及实用性，并介绍了目前应用最为广泛的传染病监控软件。 2）采用经典的传播爆发监测算法对云南省腾冲县2009-2011年历年的疟疾病爆发情况进行了分析，发掘腾冲地区的疟疾爆发空间、时间模式分布，确定每年疟疾病显著性疟疾爆发的时空分布情况。 3）腾冲县的疟疾病例以外源性感染为主，本文综合考虑了多种异构数据，包括社会经济因素、温度、降雨因素等，并将机器学习方法、经济学模型以及生物统计学模型相结合，提出了面向主动监控的感染风险分布建模与挖掘方法。并对腾冲县进行实证研究，结合实际生活中疟疾病防控的医疗、人力资源分配策略，设计了三种模型准确性评价方法。分别对腾冲县各乡镇每年、每季度的疟疾潜在风险以及各乡镇下属各221个村的潜在患病风险进行预测，从不同时间粒度和空间粒度验证模型的准确性与适用性。 4）分析探讨了贫困地区的社会经济数据如人均收入、粮食产量以及耕地面积等共22类因素对疟疾传播爆发的影响。分析探讨了在疟疾传播中起到关键的促进和抑制作用的因素。 5）实现了疟疾风险监控原型系统用以监测及预测疟疾病传播。该原型系统实现了本文所提出的基于异构数据的传染病风险预测方法以及经典的传染病感染风险监测方法，包括空间扫描统计方法以及时空扫描统计方法。分别从传染病传播风险时空分布的监测以及预测两个角度，提供了模型训练，实验分析，，以及预测结果可视化等功能。利用该原型系统，可以对腾冲县的疟疾传播情况进行实时、准确的分析，进而告诉用户在何时、何地已经或将要出现何种程度的疟疾感染风险。
【关键词】：主动监控 传染病 爆发监测 感染风险 异构数据建模
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R181.8
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.2 本文的主要工作12-14
• 第2章 基本方法与研究现状分析14-22
• 2.1 爆发监测14-17
• 2.1.1 Kulldorff 扫描统计14-15
• 2.1.2 贝叶斯扫描统计15-16
• 2.1.3 Cusum 监测16-17
• 2.2 感染风险预测17-19
• 2.2.1 统计学建模17-18
• 2.2.2 生物统计学建模18
• 2.2.3 机器学习方法18-19
• 2.2.4 当前存在问题19
• 2.3 相关软件介绍19-20
• 2.4 小结20-22
• 第3章 基于扫描统计的爆发监测22-28
• 3.1 空间扫描统计22-24
• 3.1.1 空间扫描统计介绍22-23
• 3.1.2 实验结果分析23-24
• 3.2 时空扫描统计24-27
• 3.2.1 时空扫描统计介绍24-25
• 3.2.2 实验结果分析25-27
• 3.3 小结27-28
• 第4章 面向主动监控的感染风险时空模式建模与挖掘28-54
• 4.1 问题定义28
• 4.2 感染风险时空分布建模28-31
• 4.3 感染风险时空分布挖掘31-35
• 4.4 实验35-53
• 4.4.1 数据集描述35-38
• 4.4.2 模型的评价准则38
• 4.4.3 实验内容38-39
• 4.4.4 乡镇年度染病风险39-44
• 4.4.5 乡镇季度染病风险44-48
• 4.4.6 村级染病风险48-51
• 4.4.7 染病风险因素分析51-53
• 4.5 小结53-54
• 第5章 原型系统设计与实现54-60
• 5.1 原型系统功能概述54-55
• 5.2 功能模块介绍55-59
• 5.2.1 风险预测模块55-58
• 5.2.2 风险监测模块58-59
• 5.3 小结59-60
• 第6章 总结和展望60-62
• 6.1 工作总结60-61
• 6.2 工作展望61-62
• 参考文献62-66
• 作者简介及在学期间科研成果66-67
• 致谢67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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本文编号：259387