【摘 要】
：
中国是世界上老龄化较严重的国家之一,脑小血管病是临床常见的在老年人群中易发的脑部血管病,其临床表现多样,可表现为认知功能下降、痴呆、步态异常、情感障碍等.如不对其干预,任其发展下去,极易引发语言功能、认知功能等多种脑功能障碍,导致患者精神恍惚及生活自理能力下降,不仅使患者感到痛苦,对社会对家庭都是一种负担.脑小血管病初期通常症状不明显,容易被患者及其家属忽略而错过早期识别、及时治疗的最佳时期.脑小
论文部分内容阅读
中国是世界上老龄化较严重的国家之一,脑小血管病是临床常见的在老年人群中易发的脑部血管病,其临床表现多样,可表现为认知功能下降、痴呆、步态异常、情感障碍等.如不对其干预,任其发展下去,极易引发语言功能、认知功能等多种脑功能障碍,导致患者精神恍惚及生活自理能力下降,不仅使患者感到痛苦,对社会对家庭都是一种负担.脑小血管病初期通常症状不明显,容易被患者及其家属忽略而错过早期识别、及时治疗的最佳时期.脑小血管病临床症状复杂多样,即使在医疗技术高度发展的现在也并无一致认同的诊断标准,主要通过做核磁影像与对脑小血管结构和功能的综合检查来诊断,故实现简单快捷的早期筛查很有必要.近年来人工智能发展迅速,在健康医疗方面常用来辅助诊断和筛查多种疾病,Cookie Theft测验常用于辅助诊断筛查阿尔茨海默症,而阿尔茨海默症与脑小血管病存在紧密联系,故本文提出基于Cookie Theft测验利用人工智能对脑小血管病进行简单快捷的早期筛查.第一章,介绍脑小血管病的研究背景、研究现状,提出本文的研究意义,介绍本文的主要工作内容.第二章,介绍本文的实验方案与方法,包括实验设计、实验对象纳入标准、实验流程及实验数据.第三章,基于被试者在Cookie Theft评测过程的表现,对其图片描述话语中的时域相关声学特征和频域相关声学特征进行提取并可视化,利用随机森林方法建立CSVD早期筛查模型.第四章,基于本文设计的Cookie Theft测验数字化量表,对实验对象在评测过程中的表现人工提取了语义相关特征,与上一章提取的声学特征相结合,利用随机森林方法建立CSVD智能筛查模型.第五章,基于深度神经网络通过提取语音信号中的MFCC特征来实现对脑小血管病患者与健康人的智能筛查,虽然模型识别准确率低于人工提取特征构建的随机森林模型,但基于端到端的特征提取省去人力,不失为一种简单快捷的筛查方法.第六章,总结本文内容,分析实验的不足之处,并提出未来的改进方向.
其他文献
传统监督学习方法需要利用大量有标记的样本进行学习,但是得到具有较强泛化能力的模型往往需要大量的标记样本。在许多学习任务中,标记样本的获取需要大量的人力物力,相对而言无标记样本的获取却较为容易。半监督学习正是一种综合利用标记样本和无标记样本进行学习的方法。目前,半监督深度学习中的研究热点之一集中在一致性假设的应用。所谓一致性假设,是指在模型训练过程对样本进行数据增强,并保证数据增强前后的模型预测结果
近年来,在机器学习等领域中,针对图像数据的分类识别已经成为广大研究者的重点关注问题。传统的算法大都基于欧氏空间计算样本相似性,虽然简单有效,但是由于没有考虑图像数据的高维、稀疏和流形等特性,无法准确地度量样本点之间的相似性。越来越来多的研究者基于黎曼流形的度量学习方法展开了大量的研究工作。流形假设是指人类所看到的数据为嵌入在高维空间中的低维流形。相对于传统算法而言,黎曼流形度量学习可以很好的利用样
近年来,随着人工智能的快速发展,智能解答类问题越来越受人瞩目,其中机器阅读理解成为该领域的重要研究分支。针对高考语文阅读理解任务,本文工作研究科技文中选择题的自动解答。该类型题目一般包含1篇背景材料、1个题干和4个候选选项,要求机器根据题干,基于对背景材料中相关内容的理解,从4个候选选项中选出一个正确选项。本文提出了一个基于关键词语义扩充的选择题解题模型,通过基于外部知识库的关键词语义扩充,丰富材
计算机断层成像（Computed Tomography,CT）作为辅助医生诊断的一项技术被广泛应用于医疗实践中,但是在其扫描过程中过高剂量的辐射会对患者的身体造成严重的伤害,增加患癌的风险。低剂量CT可以通过降低辐射剂量或者减少投影个数来实现。然而,每个角度下低剂量辐射所获取的投影噪声较大,致使重建出来的图像包含较大噪声,影响后续诊断。高精度低剂量CT重建的一种有效途径是除去低质量图像中存在的噪声
特征选择方法是指从数据的初始特征集中,根据一定的方法选择出符合某种标准的特征子集的方法。作为一种常见的数据预处理方法,特征选择是数据降维中一种重要的手段,在机器学习中数据降维处理发挥着重要的作用,其可以有效过滤数据中噪声,提升后续机器学习的效率。对于空间数据而言,传统的特征选择方法没有考虑到空间数据点之间的空间位置关系。通常空间数据都有着特定的空间分布特征,空间自相关性和空间异质性导致空间对象存在
不平衡数据广泛存在于医疗、经济等领域。随着社会的发展和进步,特别是进入大数据时代,越来越多的数据是高维且不平衡的,这对机器学习和数据挖掘而言是巨大的挑战。分类是计算机领域的研究热点,在处理这些高维不平衡数据时,决策树、随机森林、支持向量机等传统分类算法的分类准确率不能很好地满足人们的需求。本文以不平衡数据集为研究对象,运用不同的特征选择算法进行分析,并在此基础上进行分类,旨在兼顾少数类和整体的准确
在当今全球信息化的大背景下,信息安全问题愈来愈成为一个全球性问题,信息的安全性和保密性在信息化时代越来越引起人们的高度重视。传统的身份验证很容易导致个人信息的丢失,且易被盗取。相比于现应用的生物特征,指静脉在手指皮肤之下,不易被盗取,且指静脉因具有活体性等优势成为生物识别技术的重要研究方向。深度学习由于具有强大的特征表达能力被逐渐应用于生物特征识别领域,因此基于深度学习的指静脉识别成为当下最具研究
在医学实践和临床医疗中,无论是临床医学诊断还是病理研究,都需要通过各种成像技术来获得生物体的器官、组织乃至细胞和亚细胞结构的形态学和功能学信息。光声成像作为一种新兴的成像技术结合了纯光学成像的高选择特性和纯超声成像的高穿透特性,具有高对比度、高分辨率和深成像深度的特点。光声成像的成像深度和成像分辨率与所采用的光声传感器密切相关。传统的超声波探测器是使用压电材料制成的,它的局限性是对电磁干扰的敏感性
目的探讨脑卒中患者专科康复后离院时日常生活活动能力（ADL）情况及其相关影响因素。方法以2019年6月至2020年12月海安市某医院康复科收治的脑卒中患者为研究对象,于患者专科康复后离院时对ADL状况进行评估,并采用单、多因素方法对ADL影响因素进行分析。结果 523例脑卒中患者专科康复后的ADL评分为（62.23±18.27）分,其中ADL评分（<60分）较差的脑卒中患者比例为28.49%。多因
阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease,AD）是老年人群体中最常见的痴呆类型.因它在发病初期症状极不明显,一经确诊便达到错过最佳干预期的中后期,会严重威胁到受害人及其家属的身心健康,给他们的生活带来了巨大的负担.由于它的病因涉及多个方面,所以到目前为止没有绝对的治疗办法.因此,要对老年人进行初期筛查.为了解决社区大样本条件下AD筛查医护人员不足时对结构能力测评存在的困难,本文从临床上