慢性肾病分级预测辅助诊断系统研究与设计

发布时间：2021-03-31 20:22

　　随着计算机的发展，人工智能在各个领域的应用，专家辅助诊断系统已有50多年的发展，人们对疾病诊断的认识和治疗要求不断的深入和提高。近年来，人工神经网络在医学中的应用越来越受到人们的广泛关注。慢性肾病分级预测辅助诊断系统主要是基于前期GFR估计BP神经网络模型研究的基础上，通过本系统对个体病情发展状况进行记录、分析和评估，提供在线咨询和诊断治疗建议，改善传统肾病治疗模式，实现肾病的分级有效治疗和专家资源的共享。本文围绕这一指导思想，开发设计了一个由普通用户和医生用户参与，为普通用户提供病情监测、治疗效果评估和在线咨询等的多方面服务，为医生用户提供数据收集、数据处理、慢性肾病分级及发展预测、医生会诊等功能的专家系统。从而帮助更多的病人主动治疗和医生制定治疗方案。慢性肾病分级预测辅助诊断系统，服务对象主要包括健康人群、医生、慢性肾病患者等多类人群。医生用户使用医疗仪器进行生理参数监测，监测数据使用TCP/IP网络通信协议进行数据的远程传输，在安装本系统医生用户终端的PC上进行数据处理，并建立病人病历，进行分析和存储；用户信息存储在中心数据库服务器中，建立用户档案。系统根据用户检测数据，通过C+... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

慢性肾病分级系统应用整体概念

参考模型分为七层，从上到下分别为：应用层，表示层，会话层，传输层，网络层，数据链路层，物理层。如图2-2所示。图2-2：OSI七层模型在ISO的七层模型结构中，从纵向单机的角度来看，每一层为上一层提供接口，并依赖于下一层的数据，各层之间的规则是相互独立的，如数据格式、通信方式等，成为本层协议。在不同主机的相同层通信称为对等通信，他们使用一致的规则。OSI七层网络结的主要功能以及数据结构如下：应用层（ApplicationLayer）：为应用程序提供访问网络服务的接口，属于本层的网络协议有HTTP、FTP、Telnet等。表示层（Presentation Layer）：表示层对网络数据进行转换，使得不同主机之间能够相互理解通信的数据，负责数据的压缩与解压缩，加密与解密和数据格式转换等工作。本层的定义有，ASCII、JPEG、MPEG等。会话层（SessionLayer）：管理主机之间的会话过程

“握手”过程图

【参考文献】：
期刊论文
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[2]浅析BP神经网络基本模型的C语言实现[J]. 赵朝凤,令晓明.  通信技术. 2013(01)
[3]GFR评估方程在不同人群中应用的一致性评价[J]. 曾宪飞,马勇志,谈昀,李军民,王小刚.  国际检验医学杂志. 2012(04)
[4]软件开发中的设计原则[J]. 曹森,苏贵斌.  软件导刊. 2012(01)
[5]人工神经网络的发展及应用[J]. 毛健,赵红东,姚婧婧.  电子设计工程. 2011(24)
[6]结构化与面向对象的程序设计方法比较[J]. 姚永亮,张二峰.  开封大学学报. 2011(01)
[7]浅析B/S和C/S体系结构[J]. 李云云.  科学之友. 2011(01)
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[9]基于人工神经网络的数据挖掘技术在临床中应用进展[J]. 袁金秋,刘雅莉,杨克虎.  图书与情报. 2010(03)
[10]胱抑素C与其它GFR内源性指标对比[J]. 朱一堂,龚建强,杨聪慧,张雷,孙艳.  中国卫生检验杂志. 2010(05)

博士论文
[1]健康人新的GFR估算公式的建立及GFR随增龄下降危险因素分析[D]. 陈云爽.中国人民解放军军医进修学院 2009
[2]人工神经网络技术及其应用[D]. 覃光华.四川大学 2003

硕士论文
[1]基于BP神经网络的心脏病预测研究与实现[D]. 庞显涛.吉林大学 2012
[2]基于DM6446和Qt的嵌入式图形界面的研究与应用[D]. 杨金林.青岛大学 2012
[3]基于人工神经网络的肾小球滤过率估算研究[D]. 李宁山.华南理工大学 2012
[4]改良MDRD方程的验证及GFR评估方程在我国慢性肾脏病患者适用性的研究[D]. 朱岩.北京协和医学院 2011



本文编号：3112019