貝葉斯網(wǎng)研究及在輕度認知損害診斷中的應(yīng)用.pdf

1、隨著人口老齡化，老年癡呆癥患者逐年增加，而老年癡呆到中晚期已無有效治療方法。輕度認知損害是介于正常老化和癡呆之間的一種認知功能損害狀態(tài)，通常將它作為正常老化向老年癡呆的過渡階段。因而輕度認知損害群體的研究對老年癡呆的早期診斷和早期干預(yù)有著重要的意義，是近年來老年癡呆研究的熱點。 貝葉斯網(wǎng)作為一種概率圖形模型，提供了一種將知識直覺的圖解可視化的方法，有許多其自身的優(yōu)勢，它使用概率理論處理在描述不同知識成份的條件相關(guān)而產(chǎn)生的不確定性

2、。將貝葉斯網(wǎng)應(yīng)用在輕度認知損害的診斷中，可用其處理不確定性知識的方法描述輕度認知損害診斷的各項診斷指標。 本文介紹了貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)學習以及參數(shù)學習、推理的相關(guān)內(nèi)容。運用樸素貝葉斯技術(shù)，結(jié)合臨床量表診斷手段，將各項量表指標作為貝葉斯節(jié)點集，建立推理診斷模型，實驗證明該模型能夠有效的完成輕度認知損害的診斷。 針對傳統(tǒng)算法在學習網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之前，需要根據(jù)研究者的主觀經(jīng)驗，規(guī)定網(wǎng)絡(luò)中結(jié)點順序的缺點，給出了一個可以在無約束條件下，即無需