基于卷积神经网络的糖尿病病情预测研究

发布时间：2021-04-02 01:46

　　糖尿病是一种常见的慢性非传染病,该种疾病主要表现是患者体内由于代谢紊乱而长期存在高血糖水平。该种疾病不易治愈,患者体内长期存在的高血糖值给患者的肾脏,心脑血管,神经系统等部位带来严重的危害,会引发诸多并发症,给患者的身心健康带来极大的伤害。然而,由于人口老龄化和人们不良的生活习惯,糖尿病的发病率依然高居不下,更呈现上升态势。可见,糖尿病的预防和治疗已成为亟待解决的医疗健康问题。随着医疗信息化的发展,各个医疗机构在病人的诊疗过程中也积累了海量的患者医疗电子数据。充分利用大量医疗数据,从中挖掘有价值的治疗规律,将规律用于辅助医生诊疗,可以缓解部分地区医疗资源紧张的问题;还有助于医师根据患者的病情发展及时调整治疗方案,提高治疗效率。机器学习作为一门多领域交叉学科,近些年得到了很大的发展。深度学习作为机器学习的分支,由于其强大的特征提取能力,可以发掘数据更深层次的特征,因此被广泛地应用于人脸识别,语音识别等诸多实际应用领域。将深度学习的强大信息挖掘功能应用于医疗数据挖掘,发掘数据之间潜在的有价值信息将会极具实际意义和社会价值。本文基于经过数据分析和特征处理后的糖尿病病人的入院病历记录,利用改进... 

【文章来源】：西南大学重庆市 211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】：

特征选择过程

孤立森林算法可以通过子采样控制每棵孤立树的数据量；每棵孤用来识别特定的子样本的特点，来解决在离群数据检测中遇到的 Swampking 对模型效果的影响，从而在面对数据量较大，数据维度较高的数据有良好的检测效果。积神经网络积神经网络是具有卷积计算和深层结构的前馈神经网络，是深度学习的法之一[29,30]。CNN 的设计是遵循了生物处理图像的方式。卷积神经网络追溯至日本研究者福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）提出的 neocognition模型是最早被提出的深度学习算法之一。2006 年后，随着深度学习理论其是逐层学习和参数微调（fine-tuning）技术的出现[28]卷积神经网络得的发展。

图 2.4 神经网络神经元计算示意图计算，可以得到一个线性关系，得到的输出结结果，如公式 2-11 所示：3,b1(x) f(W x) f( )TW i ii W x b 络通过对感知机的扩展，加入了隐藏层，增加经元的个数来拓展模型的分类能力；此外也同的激活函数来增强神经网络的表达能力。与传统的神经网络的不同之处在于卷积神经构成的特征抽取器。，卷积神经网络由输入层，卷积层，全连接要用于训练的数据集，可以是多种类型的数据层是卷积神经网络的核心结构，其作用是将输征，并将卷积后的结果输入到下层。卷积过程

【参考文献】：
期刊论文
[1]石油工人代谢综合征的三种风险预测模型比较[J]. 王洁,杨永忠,郑子薇,陈圆煜,王娇娇,陈哲,李超,李晶,秦盛,王国立,武建辉.  现代预防医学. 2021(04)



本文编号：3114354