基于隐马尔科夫模型的重型肝炎演化研究

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1、基于隐马尔科夫模型的重型肝炎演化研究重庆大学硕士学位论文(学术学位)学生姓名:张玲指导教师:邢永康副教授专业:计算机软件与理论学科门类:工学重庆大学计算机学院二O一五年四月TheStudyontheEvolutionofSevereHepatitisBasedontheHiddenMarkovModel(HMM)AThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEnginee

2、ringByZhangLingSupervisedbyAss.Prof.XingYongkangSpecialty:ComputerSoftwareandTheoryCollegeofComputerScienceofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2015重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要在我国,慢性乙型肝炎是一种常见的疾病,因其具有传染性而严重威胁着人们的身体健康。慢加急性肝衰竭(acute-on-chronicliverfailure,ACLF)是在慢性肝病的

3、基础上,由某些原因引发急剧肝损伤而导致的急性肝功能失代偿,慢加急性肝衰竭的临床治疗难度大、死亡率高使其成为威胁被乙型肝炎病毒(hepatitisBvirus,HBV)感染人群生命健康的重大疾病,也成为研究的热门领域之一。因此,及时选择有效的方法治疗是治愈且降低死亡率的关键。对于普通肝病或慢性肝病患者,如果能及时且准确的评估患者的病情发展趋势,将为肝病患者制定个体差异化的救治方案奠定基础,在保证治疗效果的同时为患者降低治疗费用、减少了痛苦。但是现在关于ACLF的研究大多集中在肝衰竭的预后评估、其它肝病并发症及其防治

4、、发病机制等方向,而ACLF前期临床研究及病情预测方面的研究较少。本文的主要工作是研究重型肝炎中慢加急性肝衰竭的演化过程,通过与第三军医大学第一附属医院西南医院传染病科的合作,通过对病人医学化验数据的处理与分析研究,在以往慢性肝炎和慢加急性肝衰竭预后研究的基础上,提出了根据病情发展的特性确定重型肝炎演化过程中存在着几个隐藏的过程,并根据病人各个时间段的化验指标作为观察状态建立隐马尔科夫模型预测病情的发展,通过实验验证和评价了该预测模型,最后提出重型肝炎演化过程中的关键状态的定义,并通过算法来确定此关键状态。本文针

5、对以上提出的问题进行研究,主要工作如下:①在分析前人关于各项指标对病情影响的研究基础上,提出慢性重型肝炎病程发展过程的预测,该预测模型是关注整个病程的发展过程的预测模型,不为寻找指标间的线性关系;②提出了根据病情发展的特征确定重型肝炎演化过程中存在着几个隐藏的过程,并根据病人各个时间段的化验指标作为观察状态建立隐马尔科夫模型预测病情的发展趋势,通过实验验证预测准确率,并通过ROC分析评价该预测模型;③提出重型肝炎演化过程中关键状态的研究与定义,根据学习得到的隐马尔科夫模型通过算法计算得到关键状态,与西南医院医学研

6、究人员合作,用医学角度解释关键状态存在的意义。实验证明,基于隐马尔科夫模型预测ACLF发展比以往的方法预测准确率要高且ROC曲线下面积AUC较优,重型肝炎演化过程中确实存在关键状态,为重型肝炎的诊断与治疗提供了参考,在医学研究上有重大意义。关键词:隐马尔科夫模型,重型肝炎,预测模型,关键状态I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTChronichepatitisBisacommondiseasethatseriouslythreatenspeople’shealth.Acute-on-chroniclive

7、rfailure(ACLF)istheacutedecompensatedliverfunctioncausedbysharpliverinjurybasedonchronicliverdisease.ACLFnotonlyhasbecometheseriousdiseasewhichthreatensthelifeandhealthoftheHBV-infectedpeopleasaresultofthedifficultclinicaltreatmentandthehighmortalityrate,buta

8、lsoisoneofthehotresearchedfields.Therefore,thetimelyandeffectivetreatmentisvitaltoreducethemortalityrate.Ifthedevelopmentaltrendofapatientwiththeliverdisease,whoisjustsenttothehospital,ca

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