疾病診斷的問題模型分析課件

歡迎各位歡迎各位答辯人：***導(dǎo)師：***院系：數(shù)學與計算機科學學院日期：2013.05.26疾病診斷的問題模型分析答辯人：***疾病診斷的問題模型分析

腎炎是一種免疫性疾病，是不同的抗原產(chǎn)生不同的抗體，組合成不同的免疫復(fù)合物，在腎臟的不同部位，造成的病理損傷，形成不同的腎炎類型。隨著醫(yī)學技術(shù)的不斷壯大，對疾病研究的專業(yè)人才是越來越多，大量醫(yī)學界的人士對疾病的研究有了更多的認識，據(jù)統(tǒng)計100萬人中大約有上近百人是由于腎炎而危機生命，因此找出治療前正確的診斷方法是迫不眉睫的，診斷無論是對醫(yī)學還是對診斷的病人來說都是至關(guān)重要的。疾病的背景及意義本科生論文報告1背景疾病的背景及意義本科生論文報告1背景疾病的背景及意義意義有利于快速的檢測出結(jié)果有利于治療的費用減少有利于對醫(yī)生輔助治療本科生論文報告疾病的背景及意義意義本科生論文報告論文的目的

大夫給人們診斷是否患病時，一般都是要獲得人體的各種元素的含量.附件一是對60個人的診斷結(jié)果，前30個診斷為患者，后30個診斷為健康者.附件二測得的各元素的含量，并未診斷.根據(jù)數(shù)據(jù)建立模型，能判別診斷的結(jié)果，檢查真確性及可行性；對附件二的40組數(shù)據(jù)判別；通過數(shù)據(jù)找出患病的主要指標；通過主要指標診斷附件二的數(shù)據(jù)；經(jīng)過分析找出最好的模型。本科生論文報告論文的目的大夫給人們診斷是否患病時，一般都論文的結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容第一部分問題假設(shè)第二部分健康系數(shù)模型第三部分距離判別模型第四部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第五部分主元素的選取本科生論文報告論文的結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容第一部分問題假設(shè)本科生論文報告問題假設(shè)在診斷所建立之前要所說明的情況：論文里所提供的數(shù)據(jù)都是無疑義的；除了在數(shù)據(jù)中的所需要的指標外，沒有其他的元素對之影響；外部因素對患病的影響不計；在這只有患腎炎的和健康的，其他的病不影響；在這患病的各元素的含量不受其他病的影響；在這測得數(shù)據(jù)的準確度很高，誤差可以不計.論文的結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容本科生論文報告問題假設(shè)論文的結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容本科生論文報告1健康系數(shù)模型

樣本到健康樣本總體平均距離的1‰為該樣本的健康系數(shù)，即第個樣本的健康系數(shù)為:示意圖本科生論文報告論文的結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容1健康系數(shù)模型樣本到健康樣本總體平均距離的

設(shè)和為兩總體，對于給定的樣本，即7種元素的含量記作樣本點，k計算個歐氏距離，找出兩者中小的一個，則判定X樣本來自

,，

即特別，當時，則判的歸屬是無效的.其中示意圖2距離判別模型本科生論文報告論文的結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容設(shè)和為兩總體，對于給定的樣本，即7種元素的含

BP算法叫誤差反向向后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，主要是通過輸出后的誤差對輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差進行估計，繼續(xù)用此法來估計更前層的誤差，如此一層一層的估計下去，就得到了其他各層的誤差估計，這樣形成了正向輸入的方向與輸出層估計得到誤差有相反的方向，逐級向網(wǎng)絡(luò)的輸入層遞進的過程。

示意圖輸入信號激活函數(shù)求和連接權(quán)C7C2C1W11W22W77uk鏈接權(quán)C1C2C7w1w2w3求和激活函數(shù)

yk輸出閾值或偏置bk本科生論文報告3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型論文的結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容BP算法叫誤差反向向后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，主要是通示意通過三種模型的比較，健康系數(shù)模型與距離判別模型結(jié)果的吻合度36/40=90%,距離判別模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)果的吻合度為39/40=97.5%,健康系數(shù)模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)果的吻合度為35/40=87.5%,通過三種模型所得結(jié)果的比較與檢驗的正確率判斷可以得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最適合，且該模型的效果也比較明顯，故采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，舍棄健康系數(shù)模型和距離判別模型.下面通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來得到患病中的主要指標.本科生論文報告3模型的比較論文的結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容通過三種模型的比較，健康系數(shù)模型與距離判別模型結(jié)得出主要指標為Cu、Fe、Ca

回歸模型方程式為4主因素的選取論文的結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容本科生論文報告得出主要指標為Cu、Fe、Ca

回歸模型方程式為4主因素的

通過對表二進行分析可以看出，以7中元素為樣本數(shù)據(jù)和所得三種主要指標為樣本，進行結(jié)果的判別，與前面的相比，得到的還是有個別的差異.

雖然找出了影響人們患病的主要指標，可以使醫(yī)生化驗的量減少，節(jié)約了很多的人力和物力，但卻簡化后的模型難免會使模型的精度有所下降.例如，對于33號待測數(shù)據(jù)，二中均確定為患病，但在這問題四中卻被判定為健康，這容易造成判別上的誤差，造成不可挽回的錯誤.這樣就得到了一個比較實用模型，即pc神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.論文的結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容5結(jié)果驗證本科生論文報告通過對表二進行分析可以看出，以7中元素為論文的結(jié)

由以上分析可得，三種模型檢驗準確率可以達到86%以上，特別是通過pc神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，則檢驗準確高達100%，可行度還是比較好的.一般的傳統(tǒng)檢驗方法不穩(wěn)定，對診斷的結(jié)果有很大的影響，最壞的是結(jié)局是還能診斷出錯誤的結(jié)果，因此需要診斷的準確比較高的模型來進行診斷，基于歐氏距離判別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以消除很大一部分誤差.雖然建立的模型較為簡單，但是在模型的建立過程中，用剩余的確定的數(shù)據(jù)樣本來進行檢驗，從而保證了模型的實用性和接近現(xiàn)實性，在這七種元素中，通過逐步回歸，求出主要元素，可以減少就診過程中一些繁瑣的步驟，無論是給診斷的病人還是給大夫都帶來了很大的方便.為醫(yī)生進行診斷有個很好的參考.論文總結(jié)1模型結(jié)果本科生論文報告由以上分析可得，三種模型檢驗準確率可以達到

在這模型的運算過程中，由于數(shù)據(jù)量的限制性，抽取的是總體中的部分樣本量少來參與模型的建立，用剩余的數(shù)據(jù)來進行驗證，難免會出現(xiàn)誤判概率，而且建立的模型比較簡單，其適用復(fù)雜情行不太適合.所以建立的模型在實際運用的過程中，會出現(xiàn)誤差要慎之又慎，不能盲目的得出結(jié)論，由此以模型的診斷不能作為最終的結(jié)果，要從多角度的來診斷.論文總結(jié)2存在的問題本科生論文報告在這模型的運算過程中，由于數(shù)據(jù)量的限制性，抽取的

本論文建立的模型不僅可用于醫(yī)學界，也可用于其它資源的安排，在日常實際生活中發(fā)揮著很多的作用，用于諸如某區(qū)域地貌-水文系統(tǒng)的其它類型的問題，地質(zhì)學中判斷是否有礦，對新發(fā)現(xiàn)的物種進行分類，在工廠中對產(chǎn)品的檢驗是否合格等問題都可用這種模型來分析.論文總結(jié)3模型的推廣本科生論文報告本論文建立的模型不僅可用于醫(yī)學界