計算機在矽肺病早期診斷及預(yù)測中的應(yīng)用研究.pdf

1、矽肺是我國最主要的職業(yè)病,不僅患病人數(shù)多,而且危害大,是嚴重導(dǎo)致勞動能力降低、致殘和降低生活質(zhì)量的疾病,也是國家和企業(yè)賠償?shù)闹饕殬I(yè)病。在這樣的背景下,本文作者對矽肺病的計算機輔助診療技術(shù)進行了深入研究。
　　 首先,為了更好的利用計算機輔助方法對矽肺病診斷提供幫助,本文作者對臨床醫(yī)學(xué)中矽肺病的主要診斷依據(jù)和方法進行了歸納整理,并以此作為計算機輔助診斷的切入點,尋求計算機輔助技術(shù)和矽肺病診斷之間的結(jié)合點。
　　 其次,本

2、文作者對矽肺的X線胸片圖像的分類流程進行了概述和整理,分別研究了圖像分類的幾個主要過程,包括:正位圖的選取、數(shù)據(jù)清理,以及特征參數(shù)的提取方法。繼而采用一種基于ID3決策樹算法的矽肺病人X線胸片圖像的自動分類方法。從而降低矽肺早期診斷的難度,有利于降低矽肺診斷的漏診率。
　　 接下來,本文作者又采用基于無抽取Haar小波變換方法對矽肺病進行預(yù)測:首先用遞推式無抽取Haar小波對接塵工人與粉塵接觸、接塵時間、吸煙等諸多因素在時間序列

3、進行分解,然后在小波分解產(chǎn)生的細節(jié)信號和近似信號上分別采用了非條件logistic回歸模型和滑動窗口式多項式擬合。該算法能夠解決模型預(yù)測中參數(shù)調(diào)整的問題,具有較高的準確性。
　　 最后,設(shè)計開發(fā)出一個矽肺病的早期診斷和預(yù)測實驗系統(tǒng)。作為開放的實驗系統(tǒng),采用了方便擴充的程序設(shè)計語言(Visual C++),提供了矽肺病早期診斷及預(yù)測模型的實驗環(huán)境,從而提高了系統(tǒng)的可擴展性,方便后續(xù)新算法的擴充。方便了計算機輔助診斷和預(yù)測矽肺病的理