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基于面向对象方法的医疗辅助诊断系统
被引量：
11
1
作者
林和平
管仁初
王艳
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第16期272-273,276,共3页
利用面向对象方法,设计并实现了一种医疗辅助诊断系统,在其推理机的设计和实现部分,根据医疗辅助领域的特点,提出了描述边、仲裁边、仲裁路径等新的概念,将这些信息作为启发信息应用于推理,从而得到更可靠的问题解。该系统的知识库与推...
利用面向对象方法,设计并实现了一种医疗辅助诊断系统,在其推理机的设计和实现部分,根据医疗辅助领域的特点,提出了描述边、仲裁边、仲裁路径等新的概念,将这些信息作为启发信息应用于推理,从而得到更可靠的问题解。该系统的知识库与推理机相分离,实现了其在医疗辅助领域的通用性。
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关键词
面向对象方法
专家
系统
医疗辅助系统
仲裁路径
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职称材料
CBR技术在临床辅助诊断中的应用研究
被引量：
2
2
作者
俞泉
何钦铭
张宝荣
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2005年第3期65-66,92,共3页
CBR是一种利用以前类似的案例 (Case)来理解并解决当前问题的技术。文章介绍了CBR的技术特点 ,并对它在临床辅助诊断中的应用进行了研究 ,主要针对病例库的组织结构、相似病例的检索算法和症状权重的调整等三方面进行了探讨 。
关键词
临床
辅助
诊断
CBR技术
人工智能
医生
病情
病例
医疗
辅助
诊断
系统
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职称材料
基于下采样的局部判别矩阵型分类的心衰死亡率预测
被引量：
2
3
作者
陈钊志
李冬冬
+2 位作者
王喆
阮彤
高炬
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期156-162,共7页
不平衡分类问题的特征是样本集中每类样本个数相差较大,导致分类结果偏向多数类样本,少数类样本被忽视。而在不平衡分类问题中,少数类样本需要更多的关注。本文基于上海曙光医院提供的心衰医疗数据,提出了一个针对心衰病人死亡率预测的...
不平衡分类问题的特征是样本集中每类样本个数相差较大,导致分类结果偏向多数类样本,少数类样本被忽视。而在不平衡分类问题中,少数类样本需要更多的关注。本文基于上海曙光医院提供的心衰医疗数据,提出了一个针对心衰病人死亡率预测的框架,为心衰的辅助治疗和诊断提供有效的信息。心衰医疗病例属于典型的不平衡分类问题,心衰病人在总的病人数量中只占少数,在检查中,应尽可能重点关注心衰病例。本文提出的框架采用下采样方法调整样本的比例,使类与类之间的规模平衡;使用主成分分析方法对高维数据进行特征选择;并在采样后的数据集上训练局部敏感判别矩阵型分类器,提高局部样本的关注度以获得更好的分类性能。实验结果表明,该框架能对心衰医疗数据提供较好的预测结果,与同类算法比较,表现出了更好的性能,是一个有效且实用的方法。
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关键词
机器学习
分类器
心衰死亡率预测
医疗辅助系统
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职称材料
题名
基于面向对象方法的医疗辅助诊断系统
被引量：
11
1
作者
林和平
管仁初
王艳
机构
东北师范大学计算机学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第16期272-273,276,共3页
文摘
利用面向对象方法,设计并实现了一种医疗辅助诊断系统,在其推理机的设计和实现部分,根据医疗辅助领域的特点,提出了描述边、仲裁边、仲裁路径等新的概念,将这些信息作为启发信息应用于推理,从而得到更可靠的问题解。该系统的知识库与推理机相分离,实现了其在医疗辅助领域的通用性。
关键词
面向对象方法
专家
系统
医疗辅助系统
仲裁路径
Keywords
object-oriented method
expert system
medical assist system
arbitration path
分类号
N945 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
CBR技术在临床辅助诊断中的应用研究
被引量：
2
2
作者
俞泉
何钦铭
张宝荣
机构
浙江大学计算机学院
浙江大学医学院附属第二医院神经病科
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2005年第3期65-66,92,共3页
文摘
CBR是一种利用以前类似的案例 (Case)来理解并解决当前问题的技术。文章介绍了CBR的技术特点 ,并对它在临床辅助诊断中的应用进行了研究 ,主要针对病例库的组织结构、相似病例的检索算法和症状权重的调整等三方面进行了探讨 。
关键词
临床
辅助
诊断
CBR技术
人工智能
医生
病情
病例
医疗
辅助
诊断
系统
Keywords
Case-based reasoning Diagnosis support system
分类号
R44 [医药卫生—诊断学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于下采样的局部判别矩阵型分类的心衰死亡率预测
被引量：
2
3
作者
陈钊志
李冬冬
王喆
阮彤
高炬
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
上海曙光医院
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期156-162,共7页
基金
国家自然科学基金(61672227)
上海市教育发展基金会和上海市教育委员会"曙光计划"
上海市科委科技创新行动计划高新技术领域项目(16511101000)
文摘
不平衡分类问题的特征是样本集中每类样本个数相差较大,导致分类结果偏向多数类样本,少数类样本被忽视。而在不平衡分类问题中,少数类样本需要更多的关注。本文基于上海曙光医院提供的心衰医疗数据,提出了一个针对心衰病人死亡率预测的框架,为心衰的辅助治疗和诊断提供有效的信息。心衰医疗病例属于典型的不平衡分类问题,心衰病人在总的病人数量中只占少数,在检查中,应尽可能重点关注心衰病例。本文提出的框架采用下采样方法调整样本的比例,使类与类之间的规模平衡;使用主成分分析方法对高维数据进行特征选择;并在采样后的数据集上训练局部敏感判别矩阵型分类器,提高局部样本的关注度以获得更好的分类性能。实验结果表明,该框架能对心衰医疗数据提供较好的预测结果,与同类算法比较,表现出了更好的性能,是一个有效且实用的方法。
关键词
机器学习
分类器
心衰死亡率预测
医疗辅助系统
Keywords
machine learning
classifier
heart failure mortality prediction
auxiliary cure system
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于面向对象方法的医疗辅助诊断系统
林和平
管仁初
王艳
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
CBR技术在临床辅助诊断中的应用研究
俞泉
何钦铭
张宝荣
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2005
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于下采样的局部判别矩阵型分类的心衰死亡率预测
陈钊志
李冬冬
王喆
阮彤
高炬
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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职称材料
已选择
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