基于人群搜索—支持向量机的心脏病多生理参数诊断方法研究

发布时间：2021-07-13 03:16

　　心脏病是各种心脏疾病的统称,具体包括风湿性心脏病、先天性心脏病、高血压性心脏病、冠心病、心肌炎等。作为一种高死亡率的疾病,心脏病已成为人类死亡的首要因素,给患病者家庭带来了巨大的经济负担和生活灾难。在医疗领域,如果能够对心脏病进行早期确诊,并由此开展早期干预,可以使患者尽早采取有效治疗手段,避免心脏病的突发造成灾难性的后果。因此,针对性地开展患者生理参数监测,有效开展心脏病的诊断研究,对心脏病的早期干预和治疗具有很大的应用价值。本文围绕着疾病诊断领域中的心脏病诊断展开研究,通过借助对患者多生理参数的监测,结合先进的数据分析和人工智能方法,建立了基于人群搜索-支持向量机（SOA-SVM）的心脏病多生理参数诊断模型,从而有效地对患者的心脏状态进行诊断,增强医学领域心脏疾病诊断的准确性。主要内容包括以下方面:一、心脏病多生理监测参数的选取与处理。围绕着心脏病的机理和发展现状展开分析,进而明确了论文的分析对象。指出了医学数据的特点,并针对本文研究,论述了数据选取的基本来源和预处理方法。二、基于人群搜索SOA的支持向量机模型参数优化方法研究。在基于支持向量机分类模型的应用过程中,最重要的环节就是... 

【文章来源】：河北工业大学天津市 211工程院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景
    1.2 医疗诊断系统研究现状
    1.3 心脏病诊断技术研究现状
        1.3.1 心电自动分析诊断技术
        1.3.2 多生理参数诊断技术
        1.3.3 典型心脏病诊断方法综述
    1.4 当前研究存在的问题
    1.5 本文思路与研究内容
        1.5.1 研究思路
        1.5.2 研究内容
    1.6 本文结构
第二章 心脏病诊断模型相关理论
    2.1 支持向量机
        2.1.1 支持向量机线性分类原理
        2.1.2 核函数选取
    2.2 人群搜索智能优化方法
        2.2.1 最优化问题
        2.2.2 典型优化算法分析
        2.2.3 人群搜索优化算法
    2.3 本章小结
第三章 心脏病多生理参数监测数据选择与处理
    3.1 心脏病简介
    3.2 医学数据特征
    3.3 心脏病多生理监测数据选择
    3.4 数据预处理
    3.5 本章小结
第四章 基于人群搜索的支持向量机模型参数优化
    4.1 人群搜索算法SOA性能分析
        4.1.1 Sphere函数仿真分析
        4.1.2 Schaffer函数仿真分析
        4.1.3 Rastrigin函数仿真分析
    4.2 基于SOA的SVM模型参数优化方法
    4.3 实例分析
        4.3.1 参数选取
        4.3.2 SVM模型参数优化效果分析
    4.4 本章小结
第五章 基于人群搜索-支持向量机的心脏病多生理参数诊断
    5.1 基于人群搜索-支持向量机（SOA-SVM）的心脏病诊断方法
    5.2 Cleveland心脏病数据集分析
        5.2.1 训练与测试样本划分
        5.2.2 基于SOA的SVM模型参数寻优
        5.2.3 基于SOA-SVM的心脏病诊断
    5.3 实际医院监测数据分析
    5.4 本章小结
第六章 SOA-SVM应用效果分析
    6.1 核函数选取效果分析
    6.2 样本划分因子影响分析
    6.3 模型性能对比分析
    6.4 本章小结
第七章 结论
    7.1 全文总结
    7.2 下一步工作展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]遗传算法在最优化问题中的应用研究[J]. 张青凤.  山西师范大学学报(自然科学版). 2014(01)
[2]遗传算法和粒子群优化算法的性能对比分析[J]. 张鑫源,胡晓敏,林盈.  计算机科学与探索. 2014(01)
[3]心血管病已成为我国重要的公共卫生问题——《中国心血管病报告2011》概要[J]. 王文,朱曼璐,王拥军,吴兆苏,高润霖,孔灵芝,胡盛寿,代表中国心血管病报告编写组.  中国循环杂志. 2012(06)
[4]基于云计算的远程医疗辅助诊断咨询系统[J]. 陆阳,张书旭,袁克虹.  计算机系统应用. 2012(12)
[5]基于双种群遗传算法的公交线路发车间隔优化[J]. 姚锦宝,姚宝珍,尹智宏,于滨.  深圳大学学报(理工版). 2012(06)
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[9]疾病辅助诊断专家系统的设计与实现[J]. 仇雷,丁晨曦.  中国数字医学. 2012 (05)
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博士论文
[1]粒子群优化算法及其应用研究[D]. 田野.吉林大学 2010
[2]亚健康自评量表的编制与大学生亚健康中医体质研究[D]. 陈晶.南方医科大学 2009
[3]支持向量机算法的研究及其应用[D]. 范昕炜.浙江大学 2003

硕士论文
[1]基于人工智能的医疗诊断系统研究与设计[D]. 滕文龙.吉林大学 2013
[2]SVM在冠心病分类预测中的应用研究[D]. 朱悦.华南理工大学 2013
[3]贝叶斯分类方法及其在冠心病诊疗中的应用研究[D]. 郑熠煜.大连海事大学 2013
[4]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
[5]基于共享信息的新型辅助医疗智能诊断系统[D]. 刘剑锋.吉林大学 2012
[6]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
[7]基于FPGA的心电信号自动诊断技术研究[D]. 张岩.河北工业大学 2011
[8]CBR-RBR融合推理模型构建及其在医疗中的应用[D]. 谢涛.天津大学 2010
[9]支持向量机方法在智能医疗诊断系统中的应用与研究[D]. 何凯.浙江大学 2007
[10]基于粒子群优化算法的研究[D]. 张利彪.吉林大学 2004



本文编号：3281225