對(duì)醫(yī)學(xué)時(shí)間序列數(shù)據(jù)ABP的分類研究.pdf

1、目前各大醫(yī)院重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)的監(jiān)護(hù)中存在著急性低血壓(AHE)搶救及護(hù)理難題。AHE的發(fā)生不僅會(huì)影響治療效果,并且嚴(yán)重威脅著患者的生命安全。近年來隨著醫(yī)療監(jiān)護(hù)技術(shù)和信號(hào)分析處理方法的迅速發(fā)展，促進(jìn)了對(duì)AHE發(fā)生預(yù)測(cè)方法的相關(guān)研究。美國(guó)PhysioNet的MIMICII(MultiparameterIntelligentMonitoringinIntensiveCare)數(shù)據(jù)庫(kù)包含從病人監(jiān)護(hù)器獲得的生理時(shí)序信號(hào)取自醫(yī)療信息系統(tǒng)的臨床數(shù)

2、據(jù)，有上萬(wàn)個(gè)重癥監(jiān)護(hù)室病人的記錄。這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)收集了從2001到2008這八年的一家高等教學(xué)院校的重癥監(jiān)護(hù)室病人的內(nèi)科、外科、心臟護(hù)理和新生兒的監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)由兩部分構(gòu)成，一個(gè)是臨床數(shù)據(jù)庫(kù)，包括來自醫(yī)院檔案和病人床前記錄；一個(gè)是波形數(shù)據(jù)庫(kù)，有連續(xù)的高分辨率的生理波形信號(hào)和按分鐘抽取的數(shù)值時(shí)間序列。大多數(shù)的波形信號(hào)是和臨床數(shù)據(jù)相一致的，但不是全部。其中有22％的病人發(fā)生過低血壓，而且這些人群的死亡率兩倍于整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)病人的死亡率，所以對(duì)低血

3、壓的預(yù)測(cè)研究有著重要的實(shí)際意義。PhysioNet于2000開始，與一年一度的ComputinginCardiology會(huì)議合作，舉辦了一系列的關(guān)于生命醫(yī)學(xué)的比賽PhysionetChallenge，旨在吸引更多的研究者分析尚未解決的臨床難題，或者解決措施效果不顯著的問題。我們的課題源于PhysioNet2009的問題，“PredictingAcuteHypotensiveEpisodes”，用病人的ABP記錄值來對(duì)是否發(fā)生AHE進(jìn)行預(yù)

4、測(cè)，ABP記錄值是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，所以問題歸結(jié)為對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
　　對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與一般分類問題比較，有兩大不同，其一，時(shí)間序列的長(zhǎng)度不相等，不能直接把每條序列看作是一條記錄作為一般分類算法的輸入，即不能直接應(yīng)用一般分類算法。其二，即使所有序列長(zhǎng)度都相等，由于不同序列的相同屬性值不一定可比，如果直接用一般分類算法，效果也不一定明顯。所以我們不能直接應(yīng)用一般的分類算法進(jìn)行處理，而是要結(jié)合醫(yī)學(xué)知識(shí)，對(duì)ABP采用新的思想