疾病诊断的问题模型分析课件.ppt
- 【下载声明】
1. 本站全部试题类文档,若标题没写含答案,则无答案;标题注明含答案的文档,主观题也可能无答案。请谨慎下单,一旦售出,不予退换。
2. 本站全部PPT文档均不含视频和音频,PPT中出现的音频或视频标识(或文字)仅表示流程,实际无音频或视频文件。请谨慎下单,一旦售出,不予退换。
3. 本页资料《疾病诊断的问题模型分析课件.ppt》由用户(ziliao2023)主动上传,其收益全归该用户。163文库仅提供信息存储空间,仅对该用户上传内容的表现方式做保护处理,对上传内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知163文库(点击联系客服),我们立即给予删除!
4. 请根据预览情况,自愿下载本文。本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
5. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007及以上版本和PDF阅读器,压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 疾病诊断 问题 模型 分析 课件
- 资源描述:
-
1、LOGOLOGOu答辩人:答辩人:*u导导 师:师:*u院院 系:数学与计算机科学学院系:数学与计算机科学学院u日日 期:期:2013.05.262013.05.26疾病诊断的问题模型分析疾病诊断的问题模型分析 肾炎是一种免疫性疾病,是不同的抗原产生不同的抗体,组合成不同的免疫复合物,在肾脏的不同部位,造成的病理损伤,形成不同的肾炎类型。随着医学技术的不断壮大,对疾病研究的专业人才是越来越多,大量医学界的人士对疾病的研究有了更多的认识,据统计100万人中大约有上近百人是由于肾炎而危机生命,因此找出治疗前正确的诊断方法是迫不眉睫的,诊断无论是对医学还是对诊断的病人来说都是至关重要的。疾病的背景及
2、意义疾病的背景及意义本科生论文报告本科生论文报告u1 背景背景疾病的背景及意义疾病的背景及意义u意义意义n有利于快速的检测出结果n有利于治疗的费用减少n有利于对医生辅助治疗本科生论文报告本科生论文报告论文的目的论文的目的 大夫给人们诊断是否患病时,一般都是要获大夫给人们诊断是否患病时,一般都是要获得人体的各种元素的含量得人体的各种元素的含量.附件一是对附件一是对6060个人的个人的诊断结果,前诊断结果,前3030个诊断为患者,后个诊断为患者,后3030个诊断为健个诊断为健康者康者.附件二测得的各元素的含量,并未诊断附件二测得的各元素的含量,并未诊断.n根据数据建立模型,能判别诊断的结果,检查真
3、确性及可行性;n对附件二的40组数据判别;n通过数据找出患病的主要指标;n通过主要指标诊断附件二的数据;n经过分析找出最好的模型。本科生论文报告本科生论文报告论文的结构和主要内容论文的结构和主要内容u第一部分第一部分 问题假设问题假设u第二部分第二部分 健康系数模型健康系数模型u第三部分第三部分 距离判别模型距离判别模型u第四部分第四部分 神经网络模型神经网络模型u第五部分第五部分 主元素的选取主元素的选取本科生论文报告本科生论文报告u问题假设问题假设在诊断所建立之前要所说明的情况:在诊断所建立之前要所说明的情况:n论文里所提供的数据都是无疑义的;n除了在数据中的所需要的指标外,没有其他的元素
4、对之影响;n外部因素对患病的影响不计;n在这只有患肾炎的和健康的,其他的病不影响;n在这患病的各元素的含量不受其他病的影响;n在这测得数据的准确度很高,误差可以不计.论文的结构和主要内容论文的结构和主要内容本科生论文报告本科生论文报告u1 健康系数模型健康系数模型 样本到健康样本总体平均距离的样本到健康样本总体平均距离的11为该样为该样本的健康系数,即第个样本的健康系数为本的健康系数,即第个样本的健康系数为:712)(10001jijixk示意图示意图本科生论文报告本科生论文报告论文的结构和主要内容论文的结构和主要内容 设和为两总体,对于给定的样本,即设和为两总体,对于给定的样本,即7 7种元
5、素的含量记作样本点,种元素的含量记作样本点,k k计算个计算个 欧氏距离,找出两者中小的一个,则判定欧氏距离,找出两者中小的一个,则判定X X样本来自样本来自 ,,0iG2,1 0i即即特别,特别,当时,则判的归属是无效的当时,则判的归属是无效的.其中其中),(),(,),(),(,2212222121GXdGXdGXGXdGXdGX当当),(),(2212GXdGXd)()(),(712iijijijiXXxGXd40,2,1Ki示意图示意图u2距离判别模型距离判别模型本科生论文报告本科生论文报告论文的结构和主要内容论文的结构和主要内容2,1 ),(iGXdi BPBP算法叫误差反向向后神经
6、网络算法,主要是通算法叫误差反向向后神经网络算法,主要是通过输出后的误差对输出层的直接前导层的误差进行估计过输出后的误差对输出层的直接前导层的误差进行估计,继续用此法来估计更前层的误差,如此一层一层的估,继续用此法来估计更前层的误差,如此一层一层的估计下去,就得到了其他各层的误差估计,这样形成了正计下去,就得到了其他各层的误差估计,这样形成了正向输入的方向与输出层估计得到误差有相反的方向,逐向输入的方向与输出层估计得到误差有相反的方向,逐级向网络的输入层递进的过程级向网络的输入层递进的过程。示意图示意图输入信号输入信号激活函数求和连接权C 7C 2C1W11W22W77uk链接权链接权C1C2
7、C7w1w2w3求和求和激活函数激活函数)(f yk输出输出阈值或偏置阈值或偏置bk本科生论文报告本科生论文报告u3神经网络模型神经网络模型论文的结构和主要内容论文的结构和主要内容 通过三种模型的比较,健康系数模型与距离判别通过三种模型的比较,健康系数模型与距离判别模型结果的吻合度模型结果的吻合度 36/40=90%,36/40=90%,距离判别模型与神经距离判别模型与神经网络模型结果的吻合度为网络模型结果的吻合度为39/40=97.5%,39/40=97.5%,健康系数模健康系数模型与神经网络模型结果的吻合度为型与神经网络模型结果的吻合度为35/40=87.5%,35/40=87.5%,通通
展开阅读全文