人工神经网络模型诊断帕金森病的研究
| 缩略语表 | 第1-7页 |
| 中文摘要 | 第7-9页 |
| 英文摘要 | 第9-11页 |
| 前言 | 第11-13页 |
| 1 、 研究背景 | 第11-12页 |
| 2 、 研究内容 | 第12-13页 |
| 文献回顾 | 第13-22页 |
| 1 、 人工神经网络技术在临床医学领域的应用进展 | 第13-17页 |
| ·人工神经网络的发展历史 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络在医学诊断中的应用 | 第16-17页 |
| 2 、 帕金森病的临床诊断研究现状 | 第17-20页 |
| ·流行病学、病因学研究 | 第17-18页 |
| ·临床分级研究 | 第18-19页 |
| ·临床诊断研究 | 第19-20页 |
| 3 、 小结 | 第20-22页 |
| 实验部分 | 第22-66页 |
| 1 、 引言 | 第22-23页 |
| 2 、 资料与方法 | 第23-46页 |
| ·资料 | 第23页 |
| ·资料来源 | 第23页 |
| ·分组 | 第23页 |
| ·研究的内容 | 第23-24页 |
| ·研究原理分析 | 第24-41页 |
| ·粗集理论与特征选择 | 第24-33页 |
| ·人工神经网络构建分析 | 第33-41页 |
| ·研究方法 | 第41-45页 |
| ·诊断方案的框架设计与指标分解 | 第41-42页 |
| ·编制信息管理程序 | 第42页 |
| ·临床资料的预处理 | 第42-43页 |
| ·粗集理论与前反馈神经网络结合构造和计算 | 第43-45页 |
| ·软硬件环境 | 第45页 |
| ·网络的训练与预测 | 第45页 |
| ·统计方法 | 第45-46页 |
| 3 、 结果 | 第46-62页 |
| ·帕金森病诊断模型信息采集表 | 第46-59页 |
| ·神经网络诊断模型信息采集程序流程图 | 第59-60页 |
| ·粗集神经网络智能系统框架图 | 第60页 |
| ·网络模型训练结果 | 第60-61页 |
| ·网络预测诊断结果 | 第61-62页 |
| 4 、 讨论 | 第62-65页 |
| ·“PD量化诊断指标体系”方案的构建效果 | 第62页 |
| ·提高诊断指标体系数据质量可信度的方法 | 第62-63页 |
| ·ANN网络模型预测诊断效果 | 第63页 |
| ·存在的问题 | 第63-65页 |
| 5 、 结论 | 第65-66页 |
| 小结 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录 | 第73-75页 |
| 个人简历和研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
