论文选刊——化验结果的诊断

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1、化验结果的诊断摘要:木文主要研究的是化验结果诊断模型,医生根据化验的一些指标,利用最有效的,最直接的判定方法进行判别化验者是否为健康人还是疾病患者。首先利用Excel对题冃屮的数据进行分析作图比较,为了使建立的模型更加精确,我们分别建立了以下三种化验结果诊断模型,第一种:人工神经网络模型(即权系数和阈值不是0、1的M-P模型),第二种:Fisfer判别法模型,第三种:支持向量机(svm)模型。并且运用Matlab软件进行编程,再分别将已知的1-30名为确诊患病者和31-60名为正常者的相关数据代入到这三种模型编程中,在Mat

2、lab屮可以计算出化验结果诊断的情况,通过比对分析我们可以得到三种模型判断的正确率分别为88.33%,93.3%,95%,从而我们选用较为理想的支持向量机(svm)模型对15名就诊人员进行了确诊。最后用统计学中的t检验对各元素进行显著性检验,得出影响人们患该疾病的关键或主要因素,从而减少化验指标,在减少化验指标的情况下,对15名就诊人员进行确诊,得出结果,再将所得的结果并对三种方法进行了比较得出了很有实用价值的结论。在此基础上,我们对医生在临床上就该种疾病的病人确诊方法的科学性进行了进一步证实,并依据人体内齐种元素的供需和影

3、响人们患该病的关键因素对患该病的病人的饮食给出了合理的建议。关键词:人工神经网络模型Fisfer判别法模型支持向量机(SVM)模型Excel办公软件MATLAB软件判别函数正确性检验显著性检验1•问题重述人们到医院就诊时,通常要化验一些指标来协助医生的诊断。下面是人们是否患某种疾病时通常要化验的几种指标。表1是确诊病例的化验结果,其小1-30号病例是已经确诊为患该种疾病的化验结果;31-60号病例是已经确诊为健康人的结果。表2是某些就诊人员的化验结果。请解答下面的问题:(1)根据表1中的数据,提出一种简便的判别方法,判別属于

4、患者或健康人的方法,并检验你提岀方法的正确性。(2)按照(1)提出的方法,对表2屮的15名就诊人员的化验结果进行判别,判延他们是患该种疾病的病人还是健康人。(3)能否根据表1的数据特征,确定哪些指标是影响人们患该疾病的关键或主要因素,以便减少化验的指标。并根据你给出的结果,重复2的工作。2.问题分析对题中数据进行初步分析(见下面的七幅图)疾病的患者还是健康人,对于不同的个人,其体内相同的元索而言,其含量都是随机的在某个值上下小范围内波动,并使得患有某种疾病的患者和健康人之间产生了覆盖现象,比较10号患者和40号健康人休内的Z

5、n元素相同,都是156,可见,仅仅从一种元素分析是不可以的;另一方面,就同一个人而言,就体内不同的元素而言,由于各种元素同处于人体,客观上存在一定的联系,却又有明显的不确定性。曲上述分析可知,对于问题(1)与问题(2)主要是要对表一屮的数据进行处理,由于数据量大,我们采用统计分析问题。处理的关键是对符表1(患疾病的人,视为实验组;健康人,视为对照组)中的数据进行总体比较,通过三种模型,即人工神经网络M・P模型(权系数和阈值不是0、1的M・P模型),Fisfer判别法模型,支持向量机(SUM)模型。分别利用这三种模型,通过计算

6、,比较每种模型诊断疾病的出错率,哪种模型的诊断疾病的出错率较低,就选用这种模型,作为是否患病的判别方法。问题(3)是要求要减少化验指标,且又要确定哪些指标是影响人们患病的关键或主要因素,因而必须确定两纽(实验组和对照组)中各元素的显著性大小。最后对结果进行分析。二图:Hur图一图••三图70ooooO000000008642号W・、图五图图七:患疾病者:1健康者:0感知器的输入状态向量记为:兀"=(西*2•••£)权向量:w"=(W]%・・・%),为网络的广义权向量0:阈值j:各种化学元素的编号,l:ZM,2:Cu,3:Fe

7、,4:Ca,5:Mg,6:K,7:Na;A:表示健康人的矩阵B:表示患病人的矩阵k:健康人的病例号,k=l,2..…ti:患疾病的病人的病例号,,=1,2…A:为拉格朗日系数y:判别函数;w:判别函数的系数矩阵q:确诊病人的病例号,g=l,2,・・・n;C:确诊病人的化验结果矩阵,f表示病例号为g的确诊病人体内编号为j的元素的化验结果;4.模型假设1.通过人体内的7种元素的含量可以判定是否患有该种疾病;2.不考虑就诊人员的其它疾病因索以及身体素质的差异对各种元索含量的影响;3.当就诊人员处于健康状态时,体内各种元素的百分比含

8、量是相对稳定的。4.各种元素的含量对该种疾病的影响是独立的,不考虑功能的交互作用的影响;5.医院所提供的确诊病例的化验结杲和就诊人员的化验结杲都是准确的;6.除了表屮列出的元索外,其他元索对是否会患这种疾病的影响很小7.外界条件对患该种疾病的患者的影响不计8.没患该种疾病的个体都是健康的个

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