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文檔簡介
1、用非線性系統(tǒng)方法與復雜網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)學數(shù)據(jù)進行建模,是研究方法從獨立法與隔離法到整體法與系統(tǒng)法的重大轉(zhuǎn)變。相比傳統(tǒng)的專家經(jīng)驗與線性分析方法,非線性方法對刻畫內(nèi)部關(guān)系錯綜復雜的非線性醫(yī)學對象方面具有更好的適應(yīng)性。
本文以非線性系統(tǒng)方法為理論基礎(chǔ),以相空間重構(gòu)為主要技術(shù)手段,針對以下兩類醫(yī)學數(shù)據(jù):癲癇患者的EEG腦電數(shù)據(jù)以及胃癌患者的SELDI-TOF血清蛋白質(zhì)質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行非線性分析和分類模型建立,并取得了一系列有價值的成果。本文主
2、要做了如下方面工作:
(1)、以癲癇患者EEG數(shù)據(jù)為對象進行非線性系統(tǒng)分析與建模。從工程實現(xiàn)的角度出發(fā),本文建立了一體化處理管道——包括數(shù)據(jù)篩選、預(yù)處理、降維、相空間重構(gòu)、分類模型建立、計算量優(yōu)化,使得本文提出的建模方法具有完整性、魯棒性與實時性。
具體而言,本文通過替代數(shù)據(jù)法對多通道數(shù)據(jù)進行非線性特征篩選,因子分析法對數(shù)據(jù)進行降維,進而應(yīng)用改進的多通道相空間重構(gòu)技術(shù)重構(gòu)腦電信號奇異吸引子,并通過奇異吸引子關(guān)
3、聯(lián)維數(shù)成功建立癲癇期和癲癇間期EEG數(shù)據(jù)的分類模型。本文同時詳細討論且優(yōu)化了關(guān)聯(lián)維工程計算的時間復雜度,以滿足關(guān)聯(lián)維實時在線計算的需要。
(2)、針對當前蛋白質(zhì)譜生物標記建模方法的不足,本文提出了基于非線性與系統(tǒng)理論的蛋白質(zhì)質(zhì)譜數(shù)據(jù)建模與判別新思路。
本文對胃癌患者SELDI-TOF血清蛋白質(zhì)質(zhì)譜數(shù)據(jù)進行建模與判別。以相空間重構(gòu)為主要方法,對20例正常個體和20例癌癥個體的質(zhì)譜數(shù)據(jù)分別在兩個數(shù)據(jù)區(qū)段進行相空間
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