产后大出血医学预测系统的设计与开发

发布时间：2025-05-04 21:43

　　世界卫生组织的数据显示,产后大出血是造成孕产妇死亡最主要的原因。在孕产妇未大出血前,对孕产妇产后大出血可能原因进行预测并对该因素的风险程度进行评估是一项十分重要且迫切的工作,但是由于产后大出血数据集的离散性、正负样本不均衡等特点,将机器学习算法应用于产后大出血相关预测的工作仍十分困难。本论文通过对传统的KNN算法进行改进,提出了适用于处理产后大出血数据集的基于影响因子的自适应KNN算法(Adaptive KNN based on Influence Factors,简称AKNN-IF)。传统的KNN算法在将离散常规型特征属性值转化为数值型时,并没有考虑特征属性对标签属性的影响程度,AKNN-IF算法提出了影响因子,解决了这个问题;传统的KNN算法需要对数据集进行类别均衡处理,AKNN-IF算法则是使用这种类别不均衡的性质,通过计算每个特征属性值中正样本的比例,来得到每个特征属性值对标签属性的影响程度,作为每个特征属性值的影响因子。由于产后大出血的原因相互独立,互不影响,所以本论文使用AKNN-IF算法对宫缩乏力、软产道损伤、胎盘因素和凝血功能障碍这四种产后大出血的原因分别建立模型,实现对...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1 MVC体系结构

MVC全名是ModelViewController[19],是模型(Model)、视图(View)、控制器(Controller)的缩写,是一种软件设计典范,使用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码,将业务逻辑聚集到一个部件里面,在改进和个性化定制界面及用户交互的同....

图2-2 Perforce架构图

Perforce是一款具有轻便快速的SCM工具,和其他版本控制系统一样,Perforce也是基于CS架构,由服务器端和客户端组成,还包括若干中介服务器。Perforce的架构如图2-2所示:用户能够通过多种Perforce客户端(GUI,WEB,或命令行)访问Perforce服务....

图2-3 KNN分类器的示意图

对于KNN算法来说,k是一个重要的参数,当k取不同值的时候,分类结果会有显著的不同。K值设置过小,会降低分类的精度;K值设置过大,会增加噪声,降低分类效果。K值选取的策略为:将数据集按照3:1的比例分为训练集和测试集,按照不同特征相异性度量表对不同样本之间的距离进行计算,根据经验....

图4-1 KNN、SVM、决策树建立模型的正确率

通过上述的公式将离散常规型的数据集转化为数值型的数据集,之后使用KNN、SVM和决策树算法分别建立模型,并对建立的三种模型分别进行性能评估,包括正确率、F值、AUC值。使用KNN、SVM、决策树三种不同的算法分别建立模型的正确率如图4-1所示:通过图4-1可以看出来,这三种算法建....

本文编号：4042849