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36785字硕士毕业论文麻醉深度测试数据分析技术的实现研究

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:36785字
论点:神经网络,方法,麻醉
论文概述:

这是一篇麻醉学论文,本文讲述了指标虽然是图像数据,也可以转换成数值数据,将进行手术麻醉的病人信息及手术过程中的麻醉相关数据存储于数据库。

论文正文:

第一章引言

1.1麻醉深度的概念和临床意义

知识发现是指从现有的数据集中提取和提炼新的方法来解决问题。知识发现的实现主要依靠计算机科学领域的各种技术方法来有效分析计算机或其他学科的数据,如医学领域产生的数据集,以发现有价值的知识和规律,从而提高该领域生产或研究实践的效率。这项研究已经成为知识发现领域的一个交叉学科。在知识发现过程中,首先要确定知识发现的权利(即数据准备),然后建立知识发现的方法(即数据挖掘),最后对结果进行评价和解释。其中,数据准备是知识发现过程的基础,通过解释和评价来验证结论的正确性。数据挖掘是知识发现整个过程的核心。

1.2当前评估麻醉深度的方法和局限性

数据挖掘的基本方法包括人工神经网络、机器学习和统计方法。在知识发现方法中,统计方法基于一组具有已知类别的训练样本(例如,一组由人类专家评估的样本),而机器学习基于符号运算。从麻醉研究的深度来看,统计方法和机器学习不适合作为本研究中的知识发现方法,因为在麻醉深度方面没有类别清晰、符号系统准确有效的训练样本集。同时,统计方法不具备本研究所需的开放性和连续性。与统计方法相反,人工神经网络可以独立于模型,并且可以调整权重,以使系统的输出接近特征空之间的任何目标。此外,人工神经网络具有学习能力,能够随着输入参数的变化进行自我调节。人工神经网络适用于与模型无关的问题,特别是当训练集的维数小于问题域的维数时。基于以上比较,本研究采用人工神经网络作为知识发现的主要方法。

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第二章数据准备

2.1确定知识发现的对象

Milier等人在1992年建立了一个所谓的专家系统。专家系统估计病人的状况和麻醉手术的风险,从而制定一个理想的麻醉计划。1999年,Ertt等人使用人工神经网络来判断狗的麻醉深度。该方法可以对犬脑电图进行识别和分类。对狗的实验表明,人工神经网络用于判断麻醉深度,准确率达到了人工神经网络的主要特点。适用于解决模式识别等多输入参数聚类分析等复杂问题。随着参数的变化,学习和自我调整的能力。这些特点使其在麻醉等医学领域具有良好的应用前景。综上所述,人工神经网络可以作为知识发现的工具,为解决医学领域的复杂问题提供了一种相对有效而简单的方法。比较图3-1和3-2,可以看出人工神经网络是生物神经网络的结构模拟。其中,人工神经网络的输入、权重和偏置值相当于生物神经网络的树突,完成接收和处理外部信号的功能。传递函数相当于生物神经元的细胞体和轴突,完成网络输入信号的记忆、分类和重传等功能。虽然人工神经网络的结构不像生物神经网络那样复杂,但人工神经网络也可以具有多层结构,每层也可以由多个神经元组成,神经元的传输功能可以不同。用于解决实际问题的人工神经网络的结构由它要实现的功能决定。多层人工神经网络的功能往往强于单层人工神经网络。例如,在第一层中具有S形函数和在第二层中具有线性函数的人工神经网络可以被训练成以任何精度近似大多数函数,而单层人工神经网络不具有这种能力。

2.2麻醉病例数据库的建立

传感器分为单层和多层,其中单层感知器只能解决线性可分性问题。然而,多层感知器可以解决非线性可分性问题。H~ing网络专门用于解决二进制模式识别问题(问题的输入向量的每个元素只需要是两个可能值中的一个)。其结构采用前馈层和反馈层。爆震场网络用输入向量初始化网络中的神经元,然后网络迭代直到收敛,最终输出是标准向量。在分析麻醉深度检测的问题领域和比较各种人工神经网络模型后,本研究采用学习矢量量化(LVQ)人工神经网络模型。下面重点介绍本文所用的学习矢量量化人工神经网络模型的结构、原理和训练方法。在决定采用人工神经网络技术之前,我们应该首先考虑是否有必要采用人工神经网络来解决这个问题。人工神经网络并不比其他计算或推理方法优越。只有当一些常规方法不能解决或效果不好时,神经网络方法才可以作为一个例子。特别是,当问题的机理没有被很好地理解或者系统不能用数学模型精确地表示时,人工神经网络是最好的工具。人工神经网络在处理包含大量原始数据且无法用规则或公式描述的问题时表现出极大的灵活性和良好的适应性。

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第三章神经网络在数据挖掘阶段的应用……12

3.1数据挖掘的基本方法……12

3.2人工神经网络在医学领域的应用12

3.3人工神经网络简介13

3.4麻醉深度检测的神经网络设计…23

第四章检查和结果评估30

4.1诊断有效性的评估方法30

4.2结果评估中应注意的原则和问题32

4.3神经网络对麻醉深度的诊断效果33

第四章检查和结果评估

4.1诊断效率的评估方法

从上表可以看出,真阳性病例数(TP)代表新诊断方法判断患者存在某种情况,但实际上存在这种情况的病例数。真阴性病例数代表新诊断方法判断患者没有特定病情,但实际上没有这种病情的病例数。假阳性(FP)病例数代表新诊断方法判断患者体内存在某种状况,但实际上不存在这种状况的病例数。假阴性(FN)病例的数量代表新诊断方法判断患者中不存在某种状况,但实际上存在这种状况的病例数量。因此,不难理解灵敏度反映了新诊断方法对某些疾病患者的检出率。灵敏度越高,新方法的检测能力越强。特异性反映了新诊断方法对特定病情患者的检出率,灵敏度越大,新方法排除特定病情的能力越强。准确率是一个综合了敏感性和特异性的评价指标。

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结论

在本课题的研究过程中,发现收集神经网络的训练数据和输入数据需要更多的时间。虽然这项工作不是本课题的中心问题,但训练和测试样本的数据量直接影响到本文建立的神经网络的评价。同时,为了提高后续研究的效率,还必须考虑一些具有潜在研究价值的数据,因此有必要进一步建立良好的数据收集方法和机制。因为在外科手术中使用了许多类型的监视器,所以找到一种兼容的采集方法是非常困难和昂贵的。因此,本研究未采用自动数据采集方法。在手术过程中是否有可能或有必要进行自动麻醉数据采集是一个需要进一步讨论的问题。

参考文献(省略)