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基于白内障病患病情预判研究与分析

2021-05-12 00:00:00 来源:51毕业论文网 访问量:237

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摘 要
 白内障干眼是一种常见的慢性虹膜致盲症和眼网膜疾病。人的眼中其中通常包含了一个被人们称为晶状体的圆状器官,正常人的情况下它们都是透明的,光线只有通过它和一些屈光的间质结合才能直接到达整个人的视网膜,才能清楚地直接看到周围和其他外界的任何物体。一旦这种白色晶状体因为某些特殊的物理原因而逐渐发生了混浊,就很有可能会严重地地影响当时人们对人体视网膜的直观成像,使得人们甚至看不清楚。即人的晶状体在浑浊后就会使得人的视力完全丧失,这样就是我们所谓的慢性白内障。在被眼科检查发现出来或己经常被确认为是患有慢性白内障的正常情况下这就需要及时处理和积极治疗,同时我们还要特别注意如何避免用户外电脑而不会引起患者过度的户外用电。白内障的副作用主要是目前在全世界最大范围内对于成人儿童盲眼严重的治疗首选及其诱发疾病原因,以儿童老年性单眼白内障最为常见。随着近年我国推进人口老龄化建设步伐不断加快推进,白内障的老年患病率也将会相应得到提高。白内障患者可以通过冠状动脉断层切除或者手术治疗来快速恢复正常视觉,成本效益良好,已被国际社会广泛证实。
白内障和其它慢性疾病在特征上类似,受众多因素影响,且影响因素间交互作用明显,因果关系复杂,致病机制不完全明确,一系列问题让白内障的防治工作更加困难。研究结果表明:年龄、长期吸烟、紫外线暴露、糖尿病、高血压、遗传疾病等都是诱发白内障重要风险影响因素;同时,不同地区的亚环境、亚文化、特有行为与风俗习惯对白内障的患病具有重要的影响作用。本文通过朴素贝叶斯方法来进行白内障病患病情的预判,并通过数据分析进行研究。
 
关键词:白内障 朴素贝叶斯方法 数据分析 病患病情预判
 
 
1.1选题背景
  众所周知,白内障常见疾病致盲是一种高危险的人类眼科常见疾病,对于致盲患者的个人眼睛健康造成的心理影响和精神伤害远远都要大于其他一些人类眼科常见疾病,近半数由于致盲的干眼病例可能就是这一类的原因,而国内由于白内障的致盲患者已经累计多达3500万余例,并且还在以每年8%至10%的平均增长速度逐渐不断增加,形势十分严峻。有研究表明早期诊断对白内障的治疗具有显著的帮助,但是由于不同地方的医疗条件差异,尤其是医患比例严重不平衡,仅有30%的患者可以被及时诊断与治疗。即使获得诊治,医生的高负荷持续疲劳工作、不同经验水平等因素都会降低最终的诊断准确率。
随着我国医疗影像设备的不断更新换代,影像信号处理的技术也在不断进步,使得我国医院专科护士的临床治疗方式和手段变得更加的多元化,对各类慢性疾病的检测和查准率也变得更高,与此同时还是产生了另外一系列全新的问题:我国医疗影像设备的研发和制造费用成本愈益攀升,而部分患者则是盲目以影像设备的技术先进水平和质量来作出判断,从而提高了医院的整体综合能力越来越多的医院不得不花费大量的资金和精力投入到医学影像设备和仪器上去,这无疑是很大程度上增加了其医疗费用,增加的治疗费用和医学成本自然是由患者和病人自己来承担。这就使"看病贵"这一现象变得更为严重,极大地加剧了病人的社会和经济负担。
 
 
 
1.2研究目标和意义
 利用电脑来对白内障这种疾病作为辅助诊断就是通过运用一些先进的算法来对医学图像或者是生化指标等进行信息处理和分析,从而有效地给予了医生进行相应的判断和决策。计算机辅助检测诊疗系统若能够合理应用于白内障的临床,将会极大程度地改善和增强医生工作效率、降低医师的负荷,使得白内障各个阶段的检测成为了可能,并且逐渐发展形成了新的影像科学诊断手段和技术。而计算机视觉技术在辅助诊断上的应用仍存在一些亟待解决的问题。
医学领域的真实数据获取艰难,通常医用数据的采集需要使用费用高昂的器械,考虑到家庭经济状况,轻微病患不会花费多余的精力去体检,而严重病患也没有体检的必要,所以只有疾病中期,才有大量病患进行体检,因此不仅有效数据稀少,而且不同发病阶段下的数据比例也显著不同。此外,出于保护病人隐私的考虑,不同机构之间也难以共享医疗数据。因此目前虽然已有一些计算机辅助诊断系统试图帮助医生,但这些系统普遍由于研究数据不足以及泛化能力缺陷,较难应用在实际的医学应用场景。
一般而言通过机器学习进行模型构建,可以训练出一个预判判别白内障患者的病情阶段,如果能够扩大样本量,所训练出的模型的判断准确率也会相应地提高。
 
1.3研究思路
 通过爬虫等方式获取,某地不同的年龄段,不同行业的白内障病患者的数量,并对他们的白内障病情阶段进行分类,再通过朴素贝叶斯方法训练的模型方法来准确进行白内障病患的病情预判朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯决策论额分类的一种方法,
朴素贝叶斯分类器的主要工作过程如下:首先通过收集数据,统计得到的数据中各种特征,计算不同的独立性和特征之间的条件概率,输入后根据所需要进行分类和测试的样本,根据这些相应的比较条件概率大小,取出最高值,完成对特征类别的分析。
 
 
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