基于集成学习算法的冠心病早期筛查方法研究

发布时间：2022-12-25 14:13

　　心血管疾病是危害全球公共健康的重大问题,冠心病作为一种常见的慢性心血管疾病,其发病率、死亡率逐年攀升,且呈现年轻化趋势,对人类社会的危害日益加剧。抑制冠心病发病甚至致死的根本途径在于早期预警和诊断,研究如何在临床早期无创、无损识别冠心病高危个体具有重要的临床医学意义和显著的社会经济效益,机器学习算法的应用提供了解决上述问题的可能。本文旨在研究集成学习算法用于无创无损早期筛查诊断冠心病的潜在应用价值。围绕这一目的,本文全面系统地研究了国内外冠心病危险预警模型的发展趋势、机器学习算法辅助诊断冠心病的应用状况。依托国家自然科学基金面上项目——基于心脏电-机械活动变异性的冠心病分布熵特征研究的资助,参与建立冠心病患者电子病历大数据集。系统科学的研究集成学习算法模型的建立流程、算法编程实现,为早期筛查诊断冠心病个体提供了一种新的算法实现途径和分析思路,本文所做主要工作如下:（1）参与建立适用于山东地区的冠心病患者电子病历医疗数据集。基于前期研究的冠心病患病危险因素,结合心内科临床专家的实践经验和建议,在济南千佛山医院实地采集受检者心电、心音、脉搏波等波形数据,整合患者基本信息、临床症状、生理生化... 

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 冠心病早期危险预测模型研究现状
    1.3 人工智能辅助诊断冠心病研究现状
    1.4 本文研究内容和创新点
    1.5 本文组织结构
第二章 数据采集及分析
    2.1 医疗数据挖掘
    2.2 数据采集和选用
        2.2.1 冠心病危险因素数据集
        2.2.2 心音信号特征数据集
    2.3 数据预处理
    2.4 统计分析和特征筛选
        2.4.1 统计分析
        2.4.2 特征筛选
    2.5 本章小结
第三章 集成学习算法模型
    3.1 机器学习基础理论
        3.1.1 机器学习基本概念
        3.1.2 模型的评价指标和方法
    3.2 集成学习基础理论
    3.3 BOOSTING算法
    3.4 BAGGING算法
    3.5 STACKED算法
    3.6 本章小结
第四章 基于危险因素数据集的冠心病集成学习筛查方法探索
    4.1 面向冠心病危险因素数据集的集成学习算法模型
    4.2 冠心病危险因素数据集的不平衡化处理
    4.3 冠心病危险因素数据集特征重要性评分讨论
    4.4 本章小结
第五章 基于心音信号特征数据集的冠心病集成学习筛查方法探索
    5.1 面向心音信号特征数据集的集成学习算法模型
    5.2 心音信号特征数据集的不平衡化处理
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
附录A
附件


【参考文献】：
期刊论文
[1]心血管疾病风险评估的发展及现状[J]. 王芳,钟光珍,于丽平.  国际心血管病杂志. 2016(06)
[2]《中国心血管病报告2015》概要[J]. 陈伟伟,高润霖,刘力生,朱曼璐,王文,王拥军,吴兆苏,李惠君,顾东风,杨跃进,郑哲,蒋立新,胡盛寿.  中国循环杂志. 2016(06)
[3]冠心病能否“早期识别”[J]. 侯允天.  心脑血管病防治. 2016(02)
[4]大数据背景下医学数据挖掘的研究进展及应用[J]. 秦文哲,陈进,董力.  中国胸心血管外科临床杂志. 2016(01)
[5]国内电子病历发展与应用现状分析[J]. 马锡坤,杨国斌,于京杰.  计算机应用与软件. 2015(01)
[6]心血管疾病风险评估方法及存在问题[J]. 袁绍华,张新超.  中国心血管杂志. 2011(03)
[7]冠状动脉介入手术对老年冠心病患者心理状态的影响[J]. 侯允天,李晓英,邓晓东,荆娜,祝卓宏.  中国误诊学杂志. 2007(21)
[8]一种冠心病心电信号的识别方法[J]. 王春玲,张秀梅.  德州学院学报(自然科学版). 2005(02)
[9]国人缺血性心血管病发病危险的评估方法及简易评估工具的开发研究[J]. 国家“十五”攻关“冠心病、脑卒中综合危险度评估及干预方案的研究”课题组.  中华心血管病杂志. 2003(12)
[10]医学数据挖掘的技术、方法及应用[J]. 朱凌云,吴宝明.  生物医学工程学杂志. 2003(03)

硕士论文
[1]三种机器学习方法在冠心病筛查中的比较研究[D]. 逄凯.吉林大学 2016
[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



本文编号：3726770