基于深度神经网络的肝硬化中医治疗预测研究
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2017年湖北中医药大学“青苗计划”项目“基于中医电子病历的慢性乙型肝炎诊断预测算法研究”(项目编号:2017ZZX016);国家中医药管理局2018年度中医药法制化建设项目“互联网虚假违法中医医疗广告监测”(项目编号:GZY-FJS-2018-162)。


Predictive Study on TCM Treatment of Liver Cirrhosis Based on Deep Neural Network
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    摘要:

    以中医电子病历中肝硬化数据为数据源,运用数据清洗、主成份分析技术构建致病指标与诊断结果二元组,通过训练神经网络和支持向量机分类器模型进行预测结果对比,结果表明该方法有效可行。

    Abstract:

    The paper selects liver cirrhosis data from Electronic Medical Records(EMR) of Traditional Chinese Medicine(TCM) as data source, builds up a tuple consisting of pathogenic indicators and diagnosis results by means of data cleansing and Principal Component Analysis(PCA), and then compares forecasting results through neural networks and Support Vector Machine(SVM) classifier model to prove feasibility of such a method.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

肖瑞,裴卫,胡冯菊,等.基于深度神经网络的肝硬化中医治疗预测研究[J].医学信息学杂志,2019,40(5):56-59,76

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  • 最后修改日期:2018-10-19
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  • 在线发布日期: 2019-06-14
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