發(fā)布時(shí)間：2024-07-02 21:25

　　終末期腎病在世界范圍內(nèi)的發(fā)病呈上升趨勢(shì)、危害嚴(yán)重,造成了巨大的疾病負(fù)擔(dān)。終末期腎病患者主要通過(guò)血液透析(血透)這一治療手段維持生命。因此,為血透患者提供更準(zhǔn)確的預(yù)后模型,是終末期腎病醫(yī)療服務(wù)提升與血透患者精準(zhǔn)管理的基礎(chǔ)與重要依據(jù)。然而,現(xiàn)有研究主要基于單次、靜態(tài)的患者體征構(gòu)建預(yù)后模型,缺乏對(duì)多次、動(dòng)態(tài)的時(shí)序特征的有效分析,無(wú)法全面、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)血透患者疾病進(jìn)展情況,難以為臨床醫(yī)生提供準(zhǔn)確有效的決策支持。本論文從血透過(guò)程中需要長(zhǎng)期、多次監(jiān)測(cè)的患者血壓特征入手,充分分析多次血透過(guò)程中的血壓變化信息,挖掘血壓變化模式,建立融合多次血透血壓變化特征的預(yù)后模型,為終末期腎病患者血透管理提供精準(zhǔn)決策支持。論文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:提出了 一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的單次血透期間血壓模式識(shí)別方法。基于大量血透血壓數(shù)據(jù)聚類(lèi)血壓模式,在終末期腎病患者腦血管死亡事件的分類(lèi)任務(wù)上,發(fā)現(xiàn)了較傳統(tǒng)特征更優(yōu)的血壓模式特征。提出了 一種基于多次透析記錄的復(fù)雜血壓變化模式發(fā)現(xiàn)方法。充分分析多次血透過(guò)程中的血壓變化信息,識(shí)別并可視化了連續(xù)多次血透過(guò)程之間的血壓變化模式即二維模式,較單次血透過(guò)程中的血壓一維模式,顯著提高了對(duì)終末期腎病患者全...

【文章頁(yè)數(shù)】：102 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖３．３血透血壓序列長(zhǎng)度分布情況??本論文篩選生存時(shí)間不少于１年的患者１０２８人用于預(yù)后分析以說(shuō)明血壓模??式與預(yù)后之間的關(guān)聯(lián)

?基于密度峰值聚類(lèi)的血透血壓模式發(fā)現(xiàn)方法??可以很好的作為泛化誤差估計(jì)的一個(gè)組成部分。Ｂｒｅｉｍａｎ［１１５１在論文中給出了經(jīng)驗(yàn)??性實(shí)例表明袋外數(shù)據(jù)誤差估計(jì)與同訓(xùn)練集一樣大小的測(cè)試集得到的精度一樣，昕??以在隨機(jī)森林算法中不再需要進(jìn)行交叉驗(yàn)證或者使用單獨(dú)的測(cè)試集來(lái)獲取測(cè)試??集....

圖３．４決策圖??聚類(lèi)所得即為原始血壓模式，血壓模式波形圖如圖３．５所示

?基于密度峰值聚類(lèi)的血透血壓模式發(fā)現(xiàn)方法??６?？ｃｉ??５?－??４?－??〇??３－??２．?敎?Ｂ?ｇ；）??１?－?．Ｖ?嗔式Ａ??０?＇??ｉｉｉｉ??２?４?６?８??Ｐ??圖３．４決策圖??聚類(lèi)所得即為原始血壓模式，血壓模式波形圖如圖３．５所示。各模式波形分??別為....

圖３．５模式波形圖??患者每次血透的時(shí)序序列按聚類(lèi)結(jié)果可分為一種原始模式，對(duì)患者首次透析??

?０．５?１，０?１，５?２．０?２，５?３．０??Ｉ??〇?－Ｉ?，?，?，?，?，??０．０?０．５?１．０?１．５?２．０?２．５?１０??〇－Ｕ???，?ｉ?■■■?ｉ??，０．０?０，５?１．０?１．５?２．０?２．５?３．０??１??ｏ－Ｌ，???，?，、《?，?￣?....

圖３．６五類(lèi)表征模式的患者生存曲線(xiàn)圖??３．３．３模式評(píng)估??

?基于密度峰值聚類(lèi)的血透血壓模式發(fā)現(xiàn)方法??瑯?Ｓ?＿??１???２?Ｓ?．??１???凼。?匕＝??鍵ｗ＞??纟Ｓ?－??ｆ?１?－?Ｉ表Ｍ丈??講?－Ｂ??＾?ｔｅ?．?．?ｃ??〇?Ｄ??－■－?Ｅ??〇????°?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??０?２０?４０?６０?８０?....

本文編號(hào)：4000034