基于知识图谱的心血管疾病智能辅助系统研究与实现

这是一篇关于心血管疾病,知识图谱,深度学习,注意力机制,辅助诊断的论文, 主要内容为据相关研究表明,因病理复杂、医疗资源有限等问题,社会为公众提供全面有效的心血管疾病防治举措仍有着不小的挑战。有研究者使用机器学习、专家系统等人工智能技术挖掘心血管疾病数据中的特征与关联进行辅助诊断任务,缓解医疗资源紧缺的压力与促进心血管疾病防治工作。但这些传统方法在应对多源异构的心血管疾病数据时,难以准确提取病理与疾病间的深层次特征关系,准确率有待进一步提高。本文提出联合知识图谱与深度学习技术将多源异构的心血管疾病知识有效组织起来,深度挖掘病理疾病间的深层次的隐式关系,进一步提升辅助诊断准确率。在这个过程中有以下需要解决的问题:第一、心血管疾病数据具备多源异构的特点,难以较好地构建适用于心血管疾病辅助诊断领域的知识图谱。第二、传统的机器学习、专家系统辅助诊断模型不能较好地联合知识图谱,挖掘多源异构疾病数据中深层次特征关系。针对上述问题,本文提出利用知识抽取技术对多源异构的心血管疾病信息进行有效聚合,将该疾病领域中琐碎分散的知识利用多方案的知识抽取、知识融合等技术联系起来,构建出面向心血管疾病辅助诊断的知识图谱,并在此基础上提出了一种基于知识图谱与深度学习的心血管疾病辅助诊断模型,高效准确地挖掘多源异构数据中病理疾病间的深层次特征关系,提供高质量的辅助诊断服务。本文主要工作如下:(1)针对如何有效组织多源异构的心血管疾病数据的问题,提出了一种面向心血管疾病辅助诊断的知识图谱构建方法。首先提出基于Multi-Attention结构的知识抽取算法以及基于包装器的知识抽取方法,对医学网站公开数据与电子病历数据进行高效准确的抽取工作,然后提出针对多源异构数据特点的多方案知识融合策略,解决了知识冗余、存在歧义问题,最后经过知识表示与储存方案,完成面向心血管疾病辅助诊断的知识图谱构建。(2)针对如何与知识图谱相联合,高效准确地挖掘多源异构数据中深层次特征关系的问题,提出了一种基于知识图谱与深度学习的心血管疾病辅助诊断模型。首先利用知识嵌入学习算法将本文构建的知识图谱中的实体和关系转化为低维连续向量;然后提出了基于注意力机制的疾病预测算法,并给出联合融合训练、自动编码器和卷积神经网络的多方案优化策略,聚合节点特征,深入挖掘知识图谱病理疾病关系数据中的隐式关系表征,有效提升疾病诊断模型精确率。(3)基于上述研究,本文设计并实现了基于知识图谱的心血管疾病智能辅助的原型系统,可完成面向就诊患者自动生成诊断提示任务。同时为了验证系统预测疾病的有效性与系统性能,从系统预测结果有效性、系统功能、系统性能三方面进行测试分析,证明了本系统可以生成高质量的诊断提示,满足用户需求。

基于多模态心血管疾病数据的医疗推荐系统的设计与实现

这是一篇关于心血管疾病,多模态,推荐系统,确定学习的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术和智慧医疗的发展,用户获得医疗信息的方式也随之改变,开始通过互联网获取医疗信息。由于医疗领域与网络上积累了大量的多模态医学信息数据,因而出现了信息过载问题,用户难以快速获得相关的医疗信息。推荐系统是目前解决信息过载问题的常用方案。医疗推荐系统能将这些数据提炼和应用,精准地为患者用户推荐医疗信息,从而优化医疗资源配置。本文以心血管疾病的医学数据为基础,结合临床文本模态数据与图像波形模态数据,利用混合推荐方法,构建个性化医疗推荐系统来提供推荐服务。本文主要工作如下:首先,针对医疗推荐系统领域对多模态医学数据利用不充分的问题,本文结合医疗文本数据和图像波形数据,提出一种针对多模态心血管疾病医学数据的获取、处理和特征提取的流程方法。本文首先获取多模态数据并进行预处理,然后使用TF-IDF(词频-逆文本频率指数)算法来获得医疗文本数据特征。接着针对图像波形模态数据中的心电信号获取结构化特征这一困难,本文使用确定学习理论来对心电信号建模,获得心电动力学图,并计算得到量化特征。最后将文本模态特征和心电图特征结合成多模态特征进行存储,能够增加推荐系统的特征表达能力。随后,基于上述获得的多模态特征,本文设计了混合推荐算法模型。该模型是在基于深度学习框架的深度因子分解机(Deep FM)算法与传统的推荐算法的基础上,利用并行式混合范式(Parallelized Hybridization)构建而成的算法模型。这一模型解决了传统推荐算法模型对多模态数据特征表达能力不足的问题。此外,本文还对该模型在自建数据集上进行了对比验证。在实验中,本文所提方案的综合评估指标F1值(精确率和召回率的调和平均值)达到82.51%,这一结果证明了该推荐模型的有效性。最后,在上述基础上,本文提出了多模态心血管病医学数据的医疗推荐系统的体系框架,构建了基于B/S结构和Flask框架的个性化医疗推荐系统。从交互使用的角度,该系统实现了个性化的医疗信息推荐功能。在实际使用时,用户通过输入个人的多模态医学信息便可获得心血管疾病相关的个性化就医信息,如推荐的医院、医生和可能疾病等信息。这一设计有助于实现分级诊疗,优化医疗资源的配置。

基于深度学习的心血管疾病中医方剂知识图谱构建

这是一篇关于心血管疾病,中医方剂,命名实体识别,知识图谱,链接预测的论文, 主要内容为心血管疾病随着现代社会人口老龄化的加剧,其患病率也在逐年上升,且表现出更年轻化的趋势,严重威胁人类健康。中医领域中并无与其对应的病名,但根据相关的证候和相应治法的记载,属中医领域“心悸”“胸痹”“眩晕”等范畴,利用中医药通过活血化瘀、温阳益气等方法对心血管疾病进行治疗,获得了良好的治疗效果。随着人工智能的快速发展,医学领域与人工智能相结合也迅速成为研究热点,并且在知识问答、临床决策等多个方面取得了重要成就,中医药作为医学领域中不可或缺的组成部分,在医学发展过程中起着至关重要的作用。但中医药领域存在知识来源不统一、质量参差不齐、知识较琐碎等问题,这则加大了对于中医药知识的应用难度,也为中医药知识的传承与发展带来一定挑战。知识图谱技术通过图形化方式直观地展示了复杂的中医药领域知识,并且将琐碎的信息进行整合,帮助我们发现隐含在方剂与药物、疾病等之间的关联关系,也为解决中医药领域问题贡献了创新性方法。本研究针对中医方剂领域命名实体识别过程中常存在的边界模糊和歧义性等问题,提出将基于注意力机制的双向编码(BERT)、双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)以及条件随机场(CRF)三种模型相结合的命名实体识别方法;对来源不一且存在多源异构性的数据进行知识融合,采用实体统一以及实体消歧的方法使得数据更加清晰完整;使用Neo4j图数据库对数据进行存储,并以此实现中医方剂知识图谱的可视化展示;最后基于链接预测模型对构建的知识图谱进行知识补全工作,补充缺失的实体信息及实体间关系。本研究的主要研究内容如下:(1)本研究基于BERT-Bi LSTM-CRF模型完成对心血管疾病中医方剂的命名实体识别任务。首先通过BERT模块进行预训练并接受其相对应的词向量,再输入双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模块完成对文本上下文语义信息的捕获,最后使用条件随机场(CRF)模块解码输出得到的预测标签排序,以此完成对方剂、药物、疾病、功效和炮制方法五类实体的识别。该方法对中医方剂各类实体识别具有较高的适用性,中医方剂各类实体的识别准确率也得到显著提升。(2)通过知识融合任务对心血管疾病中医方剂数据进行融合。针对心血管疾病中医方剂数据中常出现的同义异名以及同名异义现象,本研究分别采用实体统一以及实体消歧的方法对数据进行知识融合。经过知识融合后的数据更为清晰和规范,也为后续中医方剂知识图谱的构建奠定基础。(3)完成心血管疾病中医方剂知识图谱的构建以及可视化展示。将完成知识抽取与知识融合的心血管疾病中医方剂数据导入图数据库,使用Neo4j图数据库对如(方剂,主治,疾病)如此的关系三元组数据进行存储,并利用图数据库强大的存储、检索以及处理功能,使中医方剂的实体化信息、功用主治知识以及实体与实体间关联关系得到可视化展示,同时完成知识图谱的构建。(4)基于链接预测模型完成心血管疾病中医方剂知识图谱的补全任务。本研究通过对比卷积嵌入模型(Conv E)与其他链接预测模型,发现Conv E模型不仅能够出色联系上下文信息,其卷积结构还能够增强模型的交互能力,让预测效果提升3%～5%。基于此有效完成知识图谱的补全任务,并补充构建的心血管疾病中医方剂知识图谱中缺失的信息。本研究通过上述研究内容,完成了心血管疾病中医方剂知识图谱的构建,并结合深度学习技术分别从命名实体识别、知识融合、知识图谱可视化展示以及链接预测等方面进行了细致地分析。通过知识图谱技术使中医药领域的知识得到深度挖掘与运用,更加全面直观地展示出中医药间的关联关系,同时也为中医药领域的知识检索、推荐及中医临床辅助决策等应用等提供有效参考。

基于BERT的心血管医疗指南实体关系抽取研究

这是一篇关于心血管疾病,实体关系抽取,双向变形编码器网络,自然语言处理的论文, 主要内容为心血管疾病是全世界范围内头号致死的慢性疾病,治疗周期长、发病因素多且病患率高。目前在我国心血管疾病领域仍存在治疗水平差异大,医疗数据不全面,医疗资源使用不合理、不规范等问题。随着计算机和人工智能的发展,使用信息化的方式来提升医疗服务可以在很大程度上缓解医疗领域目前的存在的一些问题。实体关系抽取是信息抽取的重要组成部分,也是医疗领域知识问答、知识图谱构建等相关任务的重要基础环节之一。抽取心血管疾病领域内的实体关系类别,获取疾病、医疗与药物等之间的关系,是构建心血管类专病知识图谱、病人康复知识问答等应用的信息基础。本文主要研究工作如下:1)收集心血管疾病领域的医疗指南语料,针对心血管疾病的特点,拓展相应的实体类别与关系类别,并且进行相应的标注,构建实体关系抽取数据集;2)使用完全由注意力机制构建的BERT作为预训练抽取网络,然后综合CNN网络模型在特征抽取中的优势特点,针对该数据集提出BERT-CNN综合实体关系抽取网络模型;3)根据中文语义中主要以词而不是字为基本单位的特性,引入BERT-wwm网络用于提升在中文语料中关系抽取的性能。实验结果表明本文提出的BERT(wwm)-CNN网络模型在本文数据集上F1值取得了较好的效果。

基于深度学习的心血管疾病中医方剂知识图谱构建

这是一篇关于心血管疾病,中医方剂,命名实体识别,知识图谱,链接预测的论文, 主要内容为心血管疾病随着现代社会人口老龄化的加剧,其患病率也在逐年上升,且表现出更年轻化的趋势,严重威胁人类健康。中医领域中并无与其对应的病名,但根据相关的证候和相应治法的记载,属中医领域“心悸”“胸痹”“眩晕”等范畴,利用中医药通过活血化瘀、温阳益气等方法对心血管疾病进行治疗,获得了良好的治疗效果。随着人工智能的快速发展,医学领域与人工智能相结合也迅速成为研究热点,并且在知识问答、临床决策等多个方面取得了重要成就,中医药作为医学领域中不可或缺的组成部分,在医学发展过程中起着至关重要的作用。但中医药领域存在知识来源不统一、质量参差不齐、知识较琐碎等问题,这则加大了对于中医药知识的应用难度,也为中医药知识的传承与发展带来一定挑战。知识图谱技术通过图形化方式直观地展示了复杂的中医药领域知识,并且将琐碎的信息进行整合,帮助我们发现隐含在方剂与药物、疾病等之间的关联关系,也为解决中医药领域问题贡献了创新性方法。本研究针对中医方剂领域命名实体识别过程中常存在的边界模糊和歧义性等问题,提出将基于注意力机制的双向编码(BERT)、双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)以及条件随机场(CRF)三种模型相结合的命名实体识别方法;对来源不一且存在多源异构性的数据进行知识融合,采用实体统一以及实体消歧的方法使得数据更加清晰完整;使用Neo4j图数据库对数据进行存储,并以此实现中医方剂知识图谱的可视化展示;最后基于链接预测模型对构建的知识图谱进行知识补全工作,补充缺失的实体信息及实体间关系。本研究的主要研究内容如下:(1)本研究基于BERT-Bi LSTM-CRF模型完成对心血管疾病中医方剂的命名实体识别任务。首先通过BERT模块进行预训练并接受其相对应的词向量,再输入双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模块完成对文本上下文语义信息的捕获,最后使用条件随机场(CRF)模块解码输出得到的预测标签排序,以此完成对方剂、药物、疾病、功效和炮制方法五类实体的识别。该方法对中医方剂各类实体识别具有较高的适用性,中医方剂各类实体的识别准确率也得到显著提升。(2)通过知识融合任务对心血管疾病中医方剂数据进行融合。针对心血管疾病中医方剂数据中常出现的同义异名以及同名异义现象,本研究分别采用实体统一以及实体消歧的方法对数据进行知识融合。经过知识融合后的数据更为清晰和规范,也为后续中医方剂知识图谱的构建奠定基础。(3)完成心血管疾病中医方剂知识图谱的构建以及可视化展示。将完成知识抽取与知识融合的心血管疾病中医方剂数据导入图数据库,使用Neo4j图数据库对如(方剂,主治,疾病)如此的关系三元组数据进行存储,并利用图数据库强大的存储、检索以及处理功能,使中医方剂的实体化信息、功用主治知识以及实体与实体间关联关系得到可视化展示,同时完成知识图谱的构建。(4)基于链接预测模型完成心血管疾病中医方剂知识图谱的补全任务。本研究通过对比卷积嵌入模型(Conv E)与其他链接预测模型,发现Conv E模型不仅能够出色联系上下文信息,其卷积结构还能够增强模型的交互能力,让预测效果提升3%～5%。基于此有效完成知识图谱的补全任务,并补充构建的心血管疾病中医方剂知识图谱中缺失的信息。本研究通过上述研究内容,完成了心血管疾病中医方剂知识图谱的构建,并结合深度学习技术分别从命名实体识别、知识融合、知识图谱可视化展示以及链接预测等方面进行了细致地分析。通过知识图谱技术使中医药领域的知识得到深度挖掘与运用,更加全面直观地展示出中医药间的关联关系,同时也为中医药领域的知识检索、推荐及中医临床辅助决策等应用等提供有效参考。

基于知识图谱的心血管疾病智能辅助系统研究与实现

这是一篇关于心血管疾病,知识图谱,深度学习,注意力机制,辅助诊断的论文, 主要内容为据相关研究表明,因病理复杂、医疗资源有限等问题,社会为公众提供全面有效的心血管疾病防治举措仍有着不小的挑战。有研究者使用机器学习、专家系统等人工智能技术挖掘心血管疾病数据中的特征与关联进行辅助诊断任务,缓解医疗资源紧缺的压力与促进心血管疾病防治工作。但这些传统方法在应对多源异构的心血管疾病数据时,难以准确提取病理与疾病间的深层次特征关系,准确率有待进一步提高。本文提出联合知识图谱与深度学习技术将多源异构的心血管疾病知识有效组织起来,深度挖掘病理疾病间的深层次的隐式关系,进一步提升辅助诊断准确率。在这个过程中有以下需要解决的问题:第一、心血管疾病数据具备多源异构的特点,难以较好地构建适用于心血管疾病辅助诊断领域的知识图谱。第二、传统的机器学习、专家系统辅助诊断模型不能较好地联合知识图谱,挖掘多源异构疾病数据中深层次特征关系。针对上述问题,本文提出利用知识抽取技术对多源异构的心血管疾病信息进行有效聚合,将该疾病领域中琐碎分散的知识利用多方案的知识抽取、知识融合等技术联系起来,构建出面向心血管疾病辅助诊断的知识图谱,并在此基础上提出了一种基于知识图谱与深度学习的心血管疾病辅助诊断模型,高效准确地挖掘多源异构数据中病理疾病间的深层次特征关系,提供高质量的辅助诊断服务。本文主要工作如下:(1)针对如何有效组织多源异构的心血管疾病数据的问题,提出了一种面向心血管疾病辅助诊断的知识图谱构建方法。首先提出基于Multi-Attention结构的知识抽取算法以及基于包装器的知识抽取方法,对医学网站公开数据与电子病历数据进行高效准确的抽取工作,然后提出针对多源异构数据特点的多方案知识融合策略,解决了知识冗余、存在歧义问题,最后经过知识表示与储存方案,完成面向心血管疾病辅助诊断的知识图谱构建。(2)针对如何与知识图谱相联合,高效准确地挖掘多源异构数据中深层次特征关系的问题,提出了一种基于知识图谱与深度学习的心血管疾病辅助诊断模型。首先利用知识嵌入学习算法将本文构建的知识图谱中的实体和关系转化为低维连续向量;然后提出了基于注意力机制的疾病预测算法,并给出联合融合训练、自动编码器和卷积神经网络的多方案优化策略,聚合节点特征,深入挖掘知识图谱病理疾病关系数据中的隐式关系表征,有效提升疾病诊断模型精确率。(3)基于上述研究,本文设计并实现了基于知识图谱的心血管疾病智能辅助的原型系统,可完成面向就诊患者自动生成诊断提示任务。同时为了验证系统预测疾病的有效性与系统性能,从系统预测结果有效性、系统功能、系统性能三方面进行测试分析,证明了本系统可以生成高质量的诊断提示,满足用户需求。

基于多模态心血管疾病数据的医疗推荐系统的设计与实现

这是一篇关于心血管疾病,多模态,推荐系统,确定学习的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术和智慧医疗的发展,用户获得医疗信息的方式也随之改变,开始通过互联网获取医疗信息。由于医疗领域与网络上积累了大量的多模态医学信息数据,因而出现了信息过载问题,用户难以快速获得相关的医疗信息。推荐系统是目前解决信息过载问题的常用方案。医疗推荐系统能将这些数据提炼和应用,精准地为患者用户推荐医疗信息,从而优化医疗资源配置。本文以心血管疾病的医学数据为基础,结合临床文本模态数据与图像波形模态数据,利用混合推荐方法,构建个性化医疗推荐系统来提供推荐服务。本文主要工作如下:首先,针对医疗推荐系统领域对多模态医学数据利用不充分的问题,本文结合医疗文本数据和图像波形数据,提出一种针对多模态心血管疾病医学数据的获取、处理和特征提取的流程方法。本文首先获取多模态数据并进行预处理,然后使用TF-IDF(词频-逆文本频率指数)算法来获得医疗文本数据特征。接着针对图像波形模态数据中的心电信号获取结构化特征这一困难,本文使用确定学习理论来对心电信号建模,获得心电动力学图,并计算得到量化特征。最后将文本模态特征和心电图特征结合成多模态特征进行存储,能够增加推荐系统的特征表达能力。随后,基于上述获得的多模态特征,本文设计了混合推荐算法模型。该模型是在基于深度学习框架的深度因子分解机(Deep FM)算法与传统的推荐算法的基础上,利用并行式混合范式(Parallelized Hybridization)构建而成的算法模型。这一模型解决了传统推荐算法模型对多模态数据特征表达能力不足的问题。此外,本文还对该模型在自建数据集上进行了对比验证。在实验中,本文所提方案的综合评估指标F1值(精确率和召回率的调和平均值)达到82.51%,这一结果证明了该推荐模型的有效性。最后,在上述基础上,本文提出了多模态心血管病医学数据的医疗推荐系统的体系框架,构建了基于B/S结构和Flask框架的个性化医疗推荐系统。从交互使用的角度,该系统实现了个性化的医疗信息推荐功能。在实际使用时,用户通过输入个人的多模态医学信息便可获得心血管疾病相关的个性化就医信息,如推荐的医院、医生和可能疾病等信息。这一设计有助于实现分级诊疗,优化医疗资源的配置。

心血管疾病临床和生物信息管理系统的设计与应用

这是一篇关于心血管疾病,医学信息学,临床信息,生物信息,数据库,MySQL,浏览器/服务器的论文, 主要内容为研究背景：心血管疾病已成为目前我国人口第一位的死亡原因,对人民的生产和生活造成了极大负担。随着计算机与网络在医学领域应用逐渐普及,电子病历的产生和数据库技术的应用,为临床医学、基础医学和转化医学的研究带来前所未有的机遇。将心血管疾病的临床信息与生物信息有机结合,实现研究数据的结构化和易提取化,可明显缩短心血管疾病相关研究所耗费的时间,进而对心血管疾病进行更强有力的预防与控制。 目的：搭建心血管疾病临床信息数据库,并以此为中心,结合相关基因研究项目的生物信息,初步实现两库结合。 材料与方法：本项研究通过HIS系统提取2010年1月至2013年1月于心内科住院患者的全部临床信息,以及与华大基因研究合作的心衰相关基因项目中心衰患者的基因检测的相关信息。以Java EE为平台,Spring3, Struts2, MyBatis软件搭建系统整体框架,以MySQL5.5为数据库管理系统软件,采用面向对象的JavaJDK1.6作为后台程序开发语言,以Tomcat6.0作为Web服务器,前端JSP用户界面用Dreamweaver实现。用JDBC程序实现数据库连接。 结果：设计并建立了基于MySQL数据库管理系统的关系型数据库,包括心血管疾病的临床与生物信息,使系统具备不同的功能模块,实现了对数据库进行录入、查询、简单统计、浏览、导出和管理等功能。同时利用Tomcat搭建了网络应用平台,实现了数据信息的互联网共享。 结论：成功搭建心血管疾病的临床信息系统并良好应用,将心血管疾病相关基因导入生物信息数据库,初步实现与临床信息系统的对接。满足心血管疾病相关科研工作的信息化需求,提高了科研工作的效率,并为日后建立大型数据共享平台,实现进一步数据挖掘和智能分析等打下基础。

双通道混合神经网络的心血管疾病预测模型

这是一篇关于心血管疾病,逻辑回归,卷积神经网络,TabNet,预测模型的论文, 主要内容为我国慢性病患者基数不断扩大,防控工作面临巨大挑战。慢性疾病的发病率与致死率远高于癌症、肿瘤等疾病,慢性疾病的准确预测对其防控和治疗有着重大意义。在慢性疾病预测领域,针对不同的问题本文提出了两种模型。传统的逻辑回归模型会容易出现欠拟合、对训练数据依赖大的问题,本文首先提出了改进的逻辑回归模型(ILRM)。但ILRM与决策树类预测模型一样依赖特征工程,特征工程的优劣直接影响了模型的结果。而以深度神经网络(DNN)为例的神经网络模型在疾病预测模型中一味的堆叠网络层数,导致了模型的参数过多、缺乏归纳偏置。为了解决上述问题,本文又采用卷积神经网络与注意力的可解释性表格学习网络(Tab Net)为基础搭建了一个双通道表格混合神经网络模型(DTHNNM)对慢性疾病进行建模预测,并以心血管疾病为例进行了实验。本文的主要工作及创新点如下:(1)改进的逻辑回归模型(ILRM):为了解决逻辑回归模型在大型数据集训练中模型容易欠拟合的问题,提出了改进的逻辑回归模型。首先,在模型特征工程阶段对数据集进行标准化处理以提高模型的特征提取能力,并计算属性与目标值之间的相关性系数。其次,为了快速训练出最优模型,减少计算资源,本文运用逻辑回归模型寻找最优阈值。最后,为了解决欠拟合问题本文利用K-最邻近(KNN)代替逻辑回归模型的分类器,把最优阈值传入KNN后迭代训练模型。实验表明,ILRM在准确率、召回率和F＿1值上也表现出了不错的成绩。(2)双通道表格混合神经网络模型(DTHNNM):为了减轻特征工程的工作,避免多模块的固有缺陷与神经网络模型参数量过大、缺乏适当的归纳偏差、可解释性弱的问题,本文提出了双通道表格混合神经网络模型。首先,本模型的嵌入层会对数值型与类别型数据分别处理,通过改变类别变量的维数将其转换为向量空间中更有意义地表达方式。其次,为了降低参数量,本模型使用了浅层的卷积神经网络(CNN)进行局部特征提取,并用序列注意力进行稀疏特征选择提供更好的归纳偏差,同时使用分步累加的方法加强了模型的可解释性。最后,本模型将CNN通道与Tab Net通道提取到的特征向量进行融合,并将特征向量传入全连接层处理后利用Softmax函数进行患病预测。实验表明,DTHNNM与传统分类模型和神经网络模型相比,增强了模型的特征提取能力,提高了模型的各项预测指标,如准确率、召回率、F＿1值、AUC值等。

面向心血管疾病的智能问答研究与实现

这是一篇关于问答系统,深度学习,文本分类,文本相似度计算,心血管疾病的论文, 主要内容为我国现阶段心血管病患人数呈现持续上升的趋势,心血管疾病防治刻不容缓。结合快速发展的自然语言处理和人工智能技术,依托互联网中心血管疾病相关的海量数据信息,智能问答系统成为了一种高效、准确的信息检索模式,为广大群众和患者获取心血管疾病相关知识提供了一个更加迅速且便捷的渠道。本论文在互联网心血管问答数据的基础上,深入研究智能问答系统中的问题解析技术,旨在设计并开发一个面向心血管疾病的智能问答系统。本论文主要研究内容如下:1、问答系统需求分析与架构设计。本论文首先分析了问答系统的功能需求和性能需求,问答系统的主要功能是快速地对用户提出的心血管领域相关问题提供解答,故对系统的稳定性、实时性、安全性等性能有一定要求。然后基于需求分析对系统进行了架构设计和功能模块设计,并对整个系统进行业务流程设计,为后续问答系统的实现提供基础。2、基于双通道神经网络的疾病文本分类。本论文提出先进行问句分类再进行问句相似度计算的问题处理流程,很大程度上能够提高问题匹配的效率。在问句分类层面提出了一种基于双通道神经网络的问句分类模型,CNN提取的问句局部特征以及结合注意力机制的Bi LSTM提取的问句序列特征,共同参与问句的分类流程。分类完成后,进行下一步问句相似度计算与匹配。3、基于多重相关信息交互的文本相似度计算。本论文提出了改进的问句相似度计算方法,从文本词向量表达、文本自身特征以及文本之间的交互特征三个粒度进行相似度匹配,能够获得丰富的深层隐含信息。此外,以上所提方法在多个数据集上进行了实验,结果表明,各方法都较基准方法有不同的改进。4、设计并实现面向心血管疾病的智能问答系统。基于上述研究设计并实现了问答系统小程序,实现了在移动端上的问答交互。首先构建了心血管疾病领域问答数据库,通过网络爬虫,从多个互联网问诊平台采集问答数据,对爬取到的内容进行清洗之后存入数据库作为问答系统的数据来源。本系统采用前后端分离的开发模式,小程序后端采用基于Python的Web框架Flask,完成问句的预处理与解析、问答数据的存储等业务功能;小程序前端采用基于Vue.js的uni-app框架构建跨平台应用,实现用户与系统的交互界面。综上所述,本论文的研究工作对于心血管疾病领域知识的解答与普及工作具有一定的实际意义和应用价值,为生物医疗领域的智能问答提供了可行的技术方案。

面向心血管疾病的健康管理及风险评估系统的设计与实现

这是一篇关于心血管疾病,健康管理,风险评估,机器学习,加权投票法的论文, 主要内容为心血管疾病(Cardiovascular Diseases,CVD)是典型的慢性疾病之一,近年来,我国CVD患病率总体上呈上升趋势,给社会带来了沉重负担,因此,对其采取有效的干预措施十分重要。另外,智慧医疗在医疗信息化的发展进程中已经成为重要的研究方向,机器学习在医疗领域得到了广泛的应用。基于此,本文提出了面向心血管疾病的健康管理及风险评估系统,不仅实现了检前、检中、检后的全流程管理,并运用机器学习算法构建了 CVD风险评估模型,辅助医生评估患者的患病风险,从而及时采取干预手段。本文的主要研究内容如下:1.对于CVD风险评估模型的构建,本文使用UCI心脏病数据集(UCIHeart Disease Data Set),分别采用多种机器学习算法构建模型,该模型需要具有较高的准确率和真正率,这意味着患病者更容易被正确地预测为患病,从而减少漏诊。根据各模型在测试集上的表现,集成了决策树和逻辑回归算法的加权投票分类模型表现最优,准确率为90.0%,真正率为88.5%,所以,本文最终选用加权投票法构建CVD风险评估模型。2.对于健康管理系统的实现,本文结合医生的需求,按照软件工程的规范,完成了系统的构建。本文使用Spring Boot、Vue作为系统的实现框架,根据各功能模块的需求与设计完成了系统的实现与测试,最终实现了一个功能完备且易于使用的系统,辅助医生对患者进行健康管理以及疾病风险评估,具备一定的实践意义和应用前景。