常見先天性心臟病的計算機(jī)輔助診斷研究.pdf

1、面對人類健康威脅的殺手—心臟疾病，特別是先天性心臟疾病，其診斷和治療成為當(dāng)前醫(yī)療領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)之一，目前主要的診療過程只能在大型醫(yī)療機(jī)構(gòu)實現(xiàn)，而對于偏遠(yuǎn)地區(qū)的患者的診斷存在較大的困難。因此本文通過基于臨床容易采集的4種心臟生理信號，實現(xiàn)了簡易的先天性心臟病患者的輔助診斷，進(jìn)而有效的為患者前往就醫(yī)提供參考。
　　本文采用的臨床心臟生理信號有：左心室舒張末期內(nèi)徑（left ventricular end-diastolic diame

2、ter,LVEDD）、左心室射血分?jǐn)?shù)（leftventricular ejection fraction,LVEF）、B型鈉酸肽（B-type natriuretic peptide,BNP）、心臟缺損大小，基于以上4種心臟生理信號和分類預(yù)測模型方法構(gòu)建了多層分步輔助診斷過程。臨床數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，清除可能的異常樣本，然后運(yùn)用三種分類器相結(jié)合的方法對臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行了疾病類型分類，最后根據(jù)疾病類型，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合預(yù)測方法進(jìn)行了心臟缺損

3、大小的預(yù)測。
　　本文主要解決了以下5個問題：
　?。?）將多元二項式回歸模型應(yīng)用于臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)的預(yù)處理去噪，運(yùn)用四種不同的多元二項式回歸模型—線性、二次、交叉二次、純二次擬合臨床數(shù)據(jù)，綜合得出異常點，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行了簡單的分類。
　?。?）對先天性心臟的三種主要類型—室間隔缺損（ventricular septal defect,VSD）、房間隔缺損（atrial septal defect,ASD）、動脈導(dǎo)管未閉（p

4、atent ductus arteriosus,PDA）進(jìn)行分步分類，運(yùn)用三種分類方法—樸素貝葉斯分類、隨機(jī)森林分類、支持向量機(jī)（SVM）分類，將分類結(jié)果進(jìn)行多數(shù)投票綜合得到最終的分類，先將VSD和PDA兩種疾病綜合與ASD進(jìn)行分類，然后再進(jìn)行VSD和PDA的分類，第一步分類準(zhǔn)確率在85％以上，第二步分類在61%左右，印證了VSD和PDA的并發(fā)出現(xiàn)導(dǎo)致生理病理信號特征的相似性較大的臨床現(xiàn)象。
　?。?）基于兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—BP神經(jīng)網(wǎng)

5、絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合方法對心臟缺損大小進(jìn)行預(yù)測，融合臨床上的心臟生理數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)訓(xùn)練出生理信號間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型，并以此模型為基礎(chǔ)做出的預(yù)測可信度較高，特征間的相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建臨床生理數(shù)據(jù)間數(shù)學(xué)關(guān)系模型。
　　（4）提出對先天性心臟病的分層輔助診斷，首先運(yùn)用回歸模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；接著綜合運(yùn)用概率統(tǒng)計模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對疾病類型進(jìn)行分類；根據(jù)分類結(jié)果，按照疾病的不同劃分，綜合多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對心臟疾病嚴(yán)重程度預(yù)測，即預(yù)測