面向脑卒中防治知识图谱的风险评估与分类

发布时间：2023-02-01 11:41

　　分析脑卒中筛查评估现状,构建以危险因素为核心的可视化脑卒中防治知识图谱,阐述其概念结构及构建过程、风险评估模型架构及因子系数计算方法、结果分析与危险因素分类等。 

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 引言
2 脑卒中防治知识图谱可视化构建
    2.1 构建方法
        2.1.1 总体思路
        2.1.2 概念层构建
        2.1.3 节点提取路径
    2.2 构建过程
        2.2.1 数据预处理
        2.2.2 挖掘特征词
        2.2.3 存储与可视化
3 基于脑卒中防治知识图谱的风险评估模型
    3.1 模型架构
        3.1.1 多可干预危险因素耦合作用模型
        3.1.2 影响因子
        3.1.3 相互作用矩阵
    3.2 因子系数计算方法
    3.3 求解因子系数示例
4 结果分析与危险因素分类
    4.1 极值分析
        4.1.1 最易影响其他可控危险因素
        4.1.2 最易被其他因素所影响因素
    4.2 危险因素分类
5 结论
    5.1 主要研究成果
    5.2 未来研究方向


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器学习的高血压病历文本分类[J]. 胡婧,刘伟,马凯.  科学技术与工程. 2019(33)
[2]门诊使用FAST评分量表对可疑脑卒中患者快速评估的价值研究[J]. 柯颖华.  世界最新医学信息文摘. 2019(82)
[3]知识图谱研究综述及其在医疗领域的应用[J]. 侯梦薇,卫荣,陆亮,兰欣,蔡宏伟.  计算机研究与发展. 2018(12)
[4]基于甲状腺知识图谱的自动问答系统的设计与实现[J]. 马晨浩.  智能计算机与应用. 2018(03)
[5]面向专业文献知识实体类型的抽取和标注[J]. 温雯,伍思杰,蔡瑞初,郝志峰.  中文信息学报. 2018(01)
[6]基于EMR的乳腺肿瘤知识图谱构建研究[J]. 崔洁,陈德华,乐嘉锦.  计算机应用与软件. 2017(12)
[7]基于知识图谱的肿瘤MDT研究可视化分析[J]. 喻文菡,陶红兵,金莉.  中国医院管理. 2017(09)
[8]生物医学文本挖掘:步骤与工具[J]. 崔雷.  中华医学图书情报杂志. 2017(03)
[9]多因素耦合作用下煤矿企业风险评价[J]. 乔万冠,李新春.  煤炭工程. 2014(04)
[10]基于文本挖掘的乙型肝炎相关文献知识图谱分析[J]. 刘俊丽,张秀梅,蒋勇青.  医学信息学杂志. 2014(01)

博士论文
[1]基于贝叶斯方法的半监督学习算法研究[D]. 江兵兵.中国科学技术大学 2019



本文编号：3734148