人体运动创伤诊疗辅助决策模型的研究与实现
这是一篇关于运动创伤,动作识别,计算机辅助诊断,药物推荐的论文, 主要内容为运动创伤指人体运动过程中出现的损伤,它在普通民众生活以及专业运动员运动生涯中常发生,其危害具有普遍性和严重性。运动创伤诊疗主要包含院前救治、伤害诊断、临床治疗以及后续康复等流程。院前救治中最为关键的是救治的及时性,及早获取创伤事故的准确信息会显著改善救治效果。伤害诊断中,危重伤势的精准诊断是改善预后的要点。临床治疗中,针对伤者的个性化信息以及具体复杂症状的准确药物干预是难点。论文以运动创伤辅助诊疗中的关键环节为研究对象,开展碰撞伤害部位识别、辅助头部计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)创伤诊断和辅助药物治疗方案推荐的研究,设计实现了运动创伤辅助诊疗平台,主要工作如下:1.针对伤害检测中缺少部位精确识别的问题,提出基于骨架与热力图的两流融合模型(Skeleton and Heatmap Fused Model,SHFM)进行碰撞部位识别。SHFM在基于骨架的识别方案上,结合热力图堆叠特征弥补了单一骨架方法仅能感知动作的缺陷。测试结果显示,SHFM在对于人体伤害最为关键的头部以及髋部的碰撞识别率都超过97.01%,全部位碰撞识别准确率达到98.66%。2.针对头部CT诊断中脑出血病灶形态差异显著的特点,提出了改进低层次上下文注意力的脑出血检测模型(Low-level Context Attention Module improved Yolo,LCAM-Yolo)。LCAM-Yolo中的低层次上下文注意力模块(Low-level Context Attention Module,LCAM)加强了模型对低层次特征的关注度,结合了坐标注意力机制(Coordinate Attention,CA)进行上下文信息的融合,从而最终提高网络对脑出血的检测能力。实验结果显示,LCAM-Yolo在BHX数据集达到了94.11%的m AP。3.针对多次就诊之间相互信息建模缺失的问题,提出基于自注意力机制的创伤药物干预推荐模型(Self-Attentioned Medication Recommend Network,SAMRN)。SAMRN采用编码器-解码器结构进行特征提取。SAMRN在Mimic数据集的药物推荐任务上取得了68.08%的F1值以及77.38%的PRAUC值。4.基于SSM、Element-ui、vue.js等框架,采用My SQL数据库进行数据存储,以“浏览器-服务器”作为架构,设计并实现了运动创伤辅助诊疗平台。平台具备用户管理、创伤感知、临床辅助诊断和治疗、患者管理等功能,运行流畅且有良好用户交互设计。
人体运动创伤诊疗辅助决策模型的研究与实现
这是一篇关于运动创伤,动作识别,计算机辅助诊断,药物推荐的论文, 主要内容为运动创伤指人体运动过程中出现的损伤,它在普通民众生活以及专业运动员运动生涯中常发生,其危害具有普遍性和严重性。运动创伤诊疗主要包含院前救治、伤害诊断、临床治疗以及后续康复等流程。院前救治中最为关键的是救治的及时性,及早获取创伤事故的准确信息会显著改善救治效果。伤害诊断中,危重伤势的精准诊断是改善预后的要点。临床治疗中,针对伤者的个性化信息以及具体复杂症状的准确药物干预是难点。论文以运动创伤辅助诊疗中的关键环节为研究对象,开展碰撞伤害部位识别、辅助头部计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)创伤诊断和辅助药物治疗方案推荐的研究,设计实现了运动创伤辅助诊疗平台,主要工作如下:1.针对伤害检测中缺少部位精确识别的问题,提出基于骨架与热力图的两流融合模型(Skeleton and Heatmap Fused Model,SHFM)进行碰撞部位识别。SHFM在基于骨架的识别方案上,结合热力图堆叠特征弥补了单一骨架方法仅能感知动作的缺陷。测试结果显示,SHFM在对于人体伤害最为关键的头部以及髋部的碰撞识别率都超过97.01%,全部位碰撞识别准确率达到98.66%。2.针对头部CT诊断中脑出血病灶形态差异显著的特点,提出了改进低层次上下文注意力的脑出血检测模型(Low-level Context Attention Module improved Yolo,LCAM-Yolo)。LCAM-Yolo中的低层次上下文注意力模块(Low-level Context Attention Module,LCAM)加强了模型对低层次特征的关注度,结合了坐标注意力机制(Coordinate Attention,CA)进行上下文信息的融合,从而最终提高网络对脑出血的检测能力。实验结果显示,LCAM-Yolo在BHX数据集达到了94.11%的m AP。3.针对多次就诊之间相互信息建模缺失的问题,提出基于自注意力机制的创伤药物干预推荐模型(Self-Attentioned Medication Recommend Network,SAMRN)。SAMRN采用编码器-解码器结构进行特征提取。SAMRN在Mimic数据集的药物推荐任务上取得了68.08%的F1值以及77.38%的PRAUC值。4.基于SSM、Element-ui、vue.js等框架,采用My SQL数据库进行数据存储,以“浏览器-服务器”作为架构,设计并实现了运动创伤辅助诊疗平台。平台具备用户管理、创伤感知、临床辅助诊断和治疗、患者管理等功能,运行流畅且有良好用户交互设计。
人体运动创伤诊疗辅助决策模型的研究与实现
这是一篇关于运动创伤,动作识别,计算机辅助诊断,药物推荐的论文, 主要内容为运动创伤指人体运动过程中出现的损伤,它在普通民众生活以及专业运动员运动生涯中常发生,其危害具有普遍性和严重性。运动创伤诊疗主要包含院前救治、伤害诊断、临床治疗以及后续康复等流程。院前救治中最为关键的是救治的及时性,及早获取创伤事故的准确信息会显著改善救治效果。伤害诊断中,危重伤势的精准诊断是改善预后的要点。临床治疗中,针对伤者的个性化信息以及具体复杂症状的准确药物干预是难点。论文以运动创伤辅助诊疗中的关键环节为研究对象,开展碰撞伤害部位识别、辅助头部计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)创伤诊断和辅助药物治疗方案推荐的研究,设计实现了运动创伤辅助诊疗平台,主要工作如下:1.针对伤害检测中缺少部位精确识别的问题,提出基于骨架与热力图的两流融合模型(Skeleton and Heatmap Fused Model,SHFM)进行碰撞部位识别。SHFM在基于骨架的识别方案上,结合热力图堆叠特征弥补了单一骨架方法仅能感知动作的缺陷。测试结果显示,SHFM在对于人体伤害最为关键的头部以及髋部的碰撞识别率都超过97.01%,全部位碰撞识别准确率达到98.66%。2.针对头部CT诊断中脑出血病灶形态差异显著的特点,提出了改进低层次上下文注意力的脑出血检测模型(Low-level Context Attention Module improved Yolo,LCAM-Yolo)。LCAM-Yolo中的低层次上下文注意力模块(Low-level Context Attention Module,LCAM)加强了模型对低层次特征的关注度,结合了坐标注意力机制(Coordinate Attention,CA)进行上下文信息的融合,从而最终提高网络对脑出血的检测能力。实验结果显示,LCAM-Yolo在BHX数据集达到了94.11%的m AP。3.针对多次就诊之间相互信息建模缺失的问题,提出基于自注意力机制的创伤药物干预推荐模型(Self-Attentioned Medication Recommend Network,SAMRN)。SAMRN采用编码器-解码器结构进行特征提取。SAMRN在Mimic数据集的药物推荐任务上取得了68.08%的F1值以及77.38%的PRAUC值。4.基于SSM、Element-ui、vue.js等框架,采用My SQL数据库进行数据存储,以“浏览器-服务器”作为架构,设计并实现了运动创伤辅助诊疗平台。平台具备用户管理、创伤感知、临床辅助诊断和治疗、患者管理等功能,运行流畅且有良好用户交互设计。
基于神经网络的个性化健康服务推荐系统研究与应用
这是一篇关于药物推荐,图神经网络,注意力机制,时序神经网络的论文, 主要内容为随着互联网技术在健康领域的广泛应用,患者电子病历数据系统得以快速推广,短时间内积累了大量的电子病历数据,这些数据隐含许多具有实用价值的信息。对患者电子病历进行数据分析和挖掘,成为健康领域研究热点之一。因此建立基于患者电子病历的个性化药物推荐模型,通过患者的就诊信息推荐其所需药物,辅助医生进行诊断,具有重要的研究意义和应用价值。为了提升药物推荐模型的推荐效果,主要研究内容如下:基于患者电子病历的复杂性和时序性,提出了一种结合图注意力增强和时序神经网络的药物推荐辅助模型GA-2DGRU来构建每个患者的时间依赖信息和结构相关信息,主要进行以下优化:1)利用患者就诊期间临床事件之间的相关性,将原始EHRs数据当作基于图形的序列。将药物推荐问题转换为基于图结构数据和数据时间相关性进行建模和推荐的任务。2)通过图注意力网络提取患者数据中结构相关性,同时利用时间更新模块来学习患者多次就诊间的时间依赖关系。3)使用注意力机制替换GRU中的Update Gate,避免出现关联度为零的向量影响GRU的学习过程。在数据集MIMIC-III上将模型GA-2DGRU和基线模型进行了对比分析实验。经过五折交叉验证,GA-2DGRU在Jaccard、F1和AUC指标的波动为0.4719～0.4972、0.6359～0.6581、0.7198～0.7468。同时模型GA-2DGRU在Jaccard指标的最好成绩比其他对比模型LR、LEAP、RETAIN、PREMIER分别高出0.0764、0.0955、0.0351、0.0237;在F1指标的最好成绩比其他对比模型LR、LEAP、RETAIN、PREMIER分别高出0.079、0.1062、0.0330、0.0332;在AUC指标的最好成绩比其他对比模型LR、LEAP、RETAIN、PREMIER分别高出0.0511、0.1756、0.0488、0.0314。验证了本模型GA-2DGRU结合图注意力神经网络和时序神经网络后,能够在进行针对患者进行个性化推荐时捕捉EHR的固有结构和时间特征。最后模型针对不同患者的电子病历数据,有针对性的向医生推荐其合适的药物列表,实现个性化药物推荐。同时对模型进行实际应用探索,将其整合到医疗辅助系统中的药物推荐模块,验证了模型的可用性。图30幅;表15个;参55篇。
中医诊疗数据的隐语义分析技术
这是一篇关于隐语义分析,主题模型,向量化表示,中医学,药物推荐的论文, 主要内容为中医学是中国传统文明中的重要组成部分,目前已经被应用于治疗多种复杂疾病,并且取得了较好的效果。在大数据背景下,中医临床中已经积累了大量的医疗数据,对这些数据的建模与分析可以用于临床辅助诊疗,带动中医学的理论与临床的发展。因此,如何结合中医理论对临床诊疗数据建模是一个研究重点。另外,这些数据中蕴含着中医实体之间的复杂的语义关系,如何利用这些数据提升模型的分析能力也是一个难题。因此,本文提出面向中医诊疗数据的隐语义分析技术。具体地,本文通过改进的主题建模方法挖掘中医医案数据中的症状与药物之间的关系,并且为给定症状推荐药物。首先,本文提出了多内容LDA模型,引入中医理论中病机的概念,分析医案文档中症状与药物之间的关系,并且提出了相应的药物推荐方法。然后基于更加丰富的多种形式的中医数据,提出了两种中医实体的向量化表示方法,用于获取包含更加丰富信息的中医实体词向量。进一步地,本文将词向量融入主题模型中,提出了多内容词向量LDA模型,具备更优的分析效果和推荐性能。本文的主要贡献点概括如下:·基于多内容LDA模型的中医诊疗提出了多内容LDA模型MC-LDA,将中医理论中的病机看作主题模型中的隐含主题,用于连接医案数据中的症状与药物单词。模型的输出结果可以用于分析症状和药物之间的对应关系。此外,提出了药物推荐算法用于临床辅助诊疗:根据给定的病人的一系列症状推荐一组药物。·中医实体的向量化表示方法提出了两种中医实体向量化表示方法,并且对结果进行可视化展示与分析。第一种方法基于上下文信息,第二种方法基于中医知识图谱。中医实体的向量化表示基于更加丰富的医学数据,提供了包含更加丰富信息的中医实体词向量,这些词向量后续可以作为多种机器学习模型的输入,提升模型的效果。·基于多内容词向量LDA模型的中医诊疗考虑到中医实体间存在的语义信息,进一步提出了多内容词向量LDA模型MC-eLDA。每篇医案文档包含一组症状词向量和一组对应的药物词向量,模型用高斯分布对这些词向量进行建模。提升了同一主题下的词的语义相关性,进而提升模型挖掘症状与药物之间的关系的效果和药物推荐效果。
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