基于深度学习方法的慢性阻塞性肺疾病危重度分类研究

被引：5

作者：

应俊 ^{[1
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]}

杨策源 ^{[3
]}

李全政 ^{[2
]}

薛万国 ^{[1
]}

黎檀实 ^{[1
]}

曹文哲 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国人民解放军总医院

[2] 哈佛大学医学院麻省总医院

[3] 解放军第四二二医院

来源：

生物医学工程学杂志 | 2017年 / 06期

关键词：

慢性阻塞性肺疾病; 慢性阻塞性肺疾病全球倡议组织分类标准; 机器学习; 深度学习; 深信度网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

R563.9 [其他];

学科分类号：

摘要：

本文提出了一种基于深度学习方法的慢性阻塞性肺疾病危重程度自动分类算法,并以大样本临床数据为输入特征,分析各特征在分类中所占的权重。研究通过特征选择、模型训练、参数优化、模型测试,建立了基于深信度网络架构的分类预测模型,通过对2007年、2011年两个版本的慢性阻塞性肺疾病全球倡议组织(GOLD)危重程度标准进行自动分类与测试,分类准确率均达到90%以上。同时,通过分析模型系数矩阵得出输入特征的贡献度排序,并通过该排序发现,贡献度较大的输入特征与临床诊断先验知识之间存在较好的吻合性,证明了深信度网络分类模型的有效性。通过本文研究,期望能为深度学习方法在疾病诊断辅助决策中的应用提供有效解决方案。

引用

页码：842 / 849

页数：8

共 9 条

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