基于B-S模式的癌癥篩選人工智能優(yōu)化系統(tǒng).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展,世界上對各種癌癥發(fā)現(xiàn)和治療的研究越來越普遍,希望癌癥患者的存活率得到提高。當(dāng)前一般認(rèn)為,早診早治是最終降低病死率的關(guān)鍵。本文成功構(gòu)建了以社區(qū)醫(yī)院為基本篩查單元,以普通人群為對象,在初級(jí)體檢時(shí)篩查出高危人群為關(guān)鍵步驟的方案。作為對癌癥“三早”(早期發(fā)現(xiàn)、早期診斷、早期治療)的有效嘗試,本系統(tǒng)的有效研究和設(shè)計(jì)為國家提供了先進(jìn)案例和應(yīng)用示范。
   本文在在對近幾十年有關(guān)此類疾病研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,通過薈萃分析,進(jìn)行

2、理論研究,找出致病的關(guān)鍵危險(xiǎn)因素;通過蘇州大學(xué)第一人民附屬醫(yī)院所研究出的樣本和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練出具有此類判斷功能的經(jīng)驗(yàn)函數(shù),并與目前已得結(jié)果Fisher判別進(jìn)行正確率比較,找出最佳函數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)嵌入;最后運(yùn)用服務(wù)器瀏覽器模式對系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn),結(jié)果表明:本方案切實(shí)可行,并且已應(yīng)用到婁葑醫(yī)院效果良好。
   首先采用薈萃分析,又稱Meta分析,方法是對全國1995~2010年間公開發(fā)表的有關(guān)危險(xiǎn)因素流行病學(xué)及病例對照研究的文獻(xiàn)資料進(jìn)行

3、定量綜合分析,找出目前中國人群中肺癌、胃癌和肝癌發(fā)病的主要危險(xiǎn)因素。
   其次是通過研究危險(xiǎn)因素和實(shí)驗(yàn)樣本,運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,得出結(jié)論。并與現(xiàn)有訓(xùn)練技術(shù)Fisher判別進(jìn)行對比分析,結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果的準(zhǔn)確率明顯高于Fisher判別。因此在后續(xù)的癌癥篩選系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)時(shí),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別函數(shù)作為判別函數(shù)進(jìn)行嵌入。
   最后使用PHP+MySQL+Windows+A

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