基于机器学习的心血管疾病预测系统研究

发布时间：2020-08-03 11:58

【摘要】：我国慢性疾病调查数据显示,目前全国慢性疾病确诊患者的数量达到了 2.6亿,我国是世界上慢性疾病患者最多的国家,慢性疾病是一类高致残率、高死亡率而且无法治愈的终身性疾病,已经成为当前我国医疗卫生事业发展道路上最大的障碍。由于慢性疾病的特殊性,研究发现疾病预防是慢性疾病管理中最有效的措施,疾病预测的研究对提高慢性疾病管理效率有着重要的意义。随着互联网和大数据的发展,医疗数据的形式和数量不断增加,人们开始将数学模型用于疾病研究中,通过定量分析的方法研究疾病的发病特征和原理,由于机器学习方法在处理复杂数据问题时可以获得较好的精确度,被越来越多的人用于对疾病的预测研究。在此背景下,本文旨在采用机器学习方法建立慢性疾病预测模型,在此基础上搭建慢性疾病风险预测系统,通过该系统实现对用户慢性疾病风险的预测,进而实现对高危人群的预警和疾病干预,达到对慢性疾病有效管理的目的。本文的主要研究内容如下:(1)提出了新型慢性疾病管理模式。通过对我国目前的传统慢性疾病管理模式的研究,分析了传统慢病管理模式存在的问题,结合新一代信息技术提出了新型慢性疾病管理模式,强调疾病预测在慢性疾病管理中的重要性;(2)构建了慢性疾病预测模型。为了落实新型慢性疾病管理模式中疾病预测措施,以心脑血管疾病为例,通过机器学习中有监督学习方法中的集成方法随机森林建立模型,最后对模型进行仿真,结果表明随机森林模型预测效率高于逻辑回归和决策树方法,利用该模型能够对慢性疾病进行相对准确的预测;(3)开发了慢性疾病预测系统。采用面向对象分析的方法对该系统进行分析、设计,使用Java语言完成了该系统的主要功能模块的开发。本文对基于机器学习的慢性疾病预测系统进行研究,在慢性疾病发生之前进行预测和干预,从源头降低了慢性疾病患者的发病率,该系统的研究对慢性疾病管理有着很大的参考意义。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP181;R54
【图文】：

１逦０２逦０．３逦０．４逦０．５逦０．６逦０．７逦０，８逦０，９逦１逡逑ＴＰＲ邋ｏｆ邋（１－ｓｅｎｓｒｔｉｖ３ｔｙ｝逡逑图２－１邋ＲＯＣ曲线逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋ＲＯＣ邋Ｃｕｒｖｅ逡逑轴代表伪正例的比例，也就是假阳率（假阳率＝ＦＰ／（ＦＰ＋Ｔ比例（真阳率＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ））。如图所示，ＲＯＣ曲线表示阳率和真阳率相应的变化情况，左下角的点表示将所右上角的点表示将所有样例都判为正例的情况，图中果曲线，在该曲线上方的分类器的性能较好，越靠近越卓越，表示该分类器在假阳率很低的情况下取得了曲线下方，分类器的性能下降，但在靠近右下方的地通常与真实结果相反，此时通过对分类器取反，就能类器。逡逑中，ＡＵＣ邋（Ａｒｅａ邋ｕｎｄｅｒ邋ｔｈｅ邋Ｃｕｒｖｅ）曲线是用来比较不同示分类器的平均性能值，取值范围介于０？１．０之间。

求开展应用，它进行数据的存储、分析，提供基础的业务能力，将数据与行业相逡逑结合来满足人们的需要，应用层是物联网与外界的接口。根据物联网的分层和各逡逑自功能，层次结构图如图２－２所示：逡逑ｊ应逦城市管理逦智慧交通逦食物藤原逦＾逦；逡逑ｊ邋用逦ｐ＝：：：：＝ｚｄ逦逦逦逦邋＊一：逦信息处理逦｜逡逑｜层邋｜智笤仓储邋｜公共安全逦｜远程医疗逦Ｊ‘逦＾逡逑！逦Ｉ逡逑；网无线网络楙网络拦自Ｉ逡逑；络逦３Ｇ／４Ｇ／ＳＬＭ邋ｒ邋互联网—＂＂＇ｙ拨号／局域网等逦Ｕ专Ｗ逦：逡逑逦—逦－．．．．．．．．．．．．．．．．Ｚ－逦？逦邋Ｉ逡逑４逦邋邋邋邋ｉ逡逑…．—…＿■］￣逦逦逦——逦Ｓ７逦：逡逑！感逦摄像头逦二维码逦温度计逦＼逡逑：逦邋逦邋逦邋：逡逑；戾逦ＦＲＩＤ识读器逦红外感应逦……逦｜逡逑图２－２物联网架构图逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－２邋Ｉｎｔｅｒｎｅｔ邋ｏｆ邋Ｔｈｉｎｇｓ邋Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ逡逑２．４相关技术逡逑２．４．１开发环境和工具逡逑本系统是在ｗｉｎｄｏｗｌＯ操作系统下，将能够获取源代码而且基于Ｊａｖａ语言的逡逑可拓展平台Ｅｃｌｉｐｓｅ邋ｍａｒｓ作为开发平台，使用Ｊａｖａ语言完成开发工作，它能够支持逡逑Ｇｏｏｇｌｅ、火狐等众多浏览器，Ｊａｖａ开发工具使用ＪＤＫ１．７，系统前端主要使用逡逑Ｂｏｏｓｔｓｔｒａｐ主流框架，后台使用ＳｐｒｉｎｇＭＶＣ、Ｍａｖｅｎ等框架共同实现。逡逑２．４．２开发相关技术逡逑本文采用ＳｐｒｉｎｇＭＶＣ、Ｈｉｂｅｍａｔｅ、Ｍａｖｅｎ作为开发框架，数据库选用了邋ＭｙＳＱＬ，逡逑用Ｊａｖａ语言对慢性疾病预测系统进行实现

然后对处理器进行执行；视图解析器：通过解析将处理结果生成ｖｉｅｗ逡逑视图；在整个流程中，前端控制器充当着中央调度器的作用，负责加载所用到的逡逑各种组件，工作流程图如图２－３所示：逡逑１６逡逑

【参考文献】

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本文编号：2779592