基于B-S模式的癌癥篩選人工智能優(yōu)化系統(tǒng).pdf

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。當前一般認為，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，在初級體檢時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)計為國家提供了先進案例和應(yīng)用示范。
　　 本文在在對近幾十年有關(guān)此類疾病研究文獻的基礎(chǔ)上，通過薈萃分析，進行

2、理論研究，找出致病的關(guān)鍵危險因素；通過蘇州大學第一人民附屬醫(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)驗函數(shù)，并與目前已得結(jié)果Fisher判別進行正確率比較，找出最佳函數(shù)進行系統(tǒng)嵌入；最后運用服務(wù)器瀏覽器模式對系統(tǒng)進行實現(xiàn)，結(jié)果表明：本方案切實可行，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)危險因素流行病學及病例對照研究的文獻資料進行

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)病的主要危險因素。
　　 其次是通過研究危險因素和實驗樣本，運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對實驗樣本進行學習訓(xùn)練，得出結(jié)論。并與現(xiàn)有訓(xùn)練技術(shù)Fisher判別進行對比分析，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)計時，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別函數(shù)作為判別函數(shù)進行嵌入。
　　 最后使用PHP+MySQL+Windows+A