【摘 要】
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脑卒中是一种急性脑血管疾病。脑卒中幸存者中约有70%~80%不同程度丧失劳动能力,而且脑卒中患者康复周期长,康复机制复杂,给家庭和社会带来极大负担。传统诊疗过程需根据医师
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脑卒中是一种急性脑血管疾病。脑卒中幸存者中约有70%~80%不同程度丧失劳动能力,而且脑卒中患者康复周期长,康复机制复杂,给家庭和社会带来极大负担。传统诊疗过程需根据医师经验进行开展,受医师主观影响较大。为弥补传统诊疗方法不足,提高医师诊疗效率、降低误诊率,为经验不足及地方医疗水平有限的医师提供有效决策支持,针对康复诊疗的计算机辅助决策研究急需完善。本文使用患者电子病历信息,针对脑卒中患者康复辅助诊断、康复治疗方案推荐以及康复预后预测三个方面进行辅助决策研究,并构建了脑卒中患者智能诊疗康复系统,具体工作如下:1.使用自然语言处理技术将患者查体与评估结果转换为词向量作为输入,将注意力机制与双向GRU网络融合,提取电子病历中蕴含的患者信息,最后通过softmax分类进行脑卒中康复辅助诊断,与多层感知机、卷积神经网络、以及长短期记忆网络进行对比,准确率分别可达60.8%、35.0%、46.8%及49.9%。2.提出将VGG16与Unet网络相结合进行多标签分类任务。首先使用VGG16进行特征提取,然后使用Unet网络进行特征重构,将损失函数由交叉熵更改为均方差,并对模型组合与损失函数的选择进行讨论,验证本文所提方法在模型选择及模型改进上的有效性,模型的精确度、召回率分别可达68.6%和52.9%。3.提出使用损失函数的二阶导数作为参数的更新方式对LSTM网络进行改进,并将改进后模型应用于对患者出院前末次评定的量表得分的预测。与MLP、CNN进行对比,准确率分别可达99.2%、81.1%以及94.7%。本文提出模型相较于其他模型曲线震荡较小,证明本文所提方法的有效性。4.基于Springboot、Vue和Bootstrap等框架,使用MySQL、Tomcat等工具设计并实现脑卒中智能诊疗康复系统,系统为医师提供康复治疗方案管理、康复辅助决策等功能,帮助医师进行患者管理并为其提供辅助决策。
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