[1]冯娇娇,吴效明.基于人工神经网络的慢性肾病分级辅助诊断专家系统设计[J].中国医学物理学杂志,2014,31(01):4660-4664.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2014.01.015]
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基于人工神经网络的慢性肾病分级辅助诊断专家系统设计()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
31卷
期数:
2014年01期
页码:
4660-4664
栏目:
医学信号处理与医学仪器
出版日期:
2014-02-28

文章信息/Info

作者:
冯娇娇吴效明
华南理工大学生物科学与工程学院生物医学工程系;
关键词:
慢性肾脏病肾小球滤过率Qt专家系统
分类号:
TP277
DOI:
10.3969/j.issn.1005-202X.2014.01.015
文献标志码:
A
摘要:
目的:慢性肾病分级辅助诊断系统设计的目的是共享专家经验,使医生更准确的诊断慢性肾病,使慢性肾病患者及时了解自己的病情,同时收集病例数据。将收集到的病例资料建立成数据仓库,评估数据质量,使用决策树方法进行数据挖掘,对数据进行分析。方法:本文以GFR估算模型为基础,设计由客户端、数据库服务器、和网站组成的专家系统。系统采用C/S及B/S混合体系机构,在Windows 7的操作平台下,以Qt为开发平台,采用C++编程语言进行开发。结果:医生只需要在PC机运行客户端,就可以进行数据的录入,通过选择GFR估算方法即可得到GFR预测值。实验中,以中山大学附属第三医院肾内科病例数据为依据,验证系统。系统平稳,能较好的实现人工神经网络算法在慢性肾病分级预测中应用。本系统能够快速准确预测病情分级,并提供规范的治疗方案。数据库实现了对病历资料查询、管理、收集数据等主要功能。结论:本系统实现基于C++语言的GFR估算平台,实现了已有模型的外部扩展使用和数据库对数据管理功能。系统界面友好、操作简单,有效提高慢性肾病诊断确诊时间、分级预测正确率。

相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金项目(5110060)
更新日期/Last Update: 2014-01-10