【摘 要】
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慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease,COPD）简称慢阻肺,是一种与人体肺部及呼吸道相关的慢性疾病,严重威胁着人类健康。氧减状态的准确定位和分析对该疾病的诊断具有非常重要的指导意义。为了提高慢性阻塞性肺疾病的诊断水平,本文基于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Network,LSTM）,展开了慢性阻塞性肺疾病氧减状
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慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease,COPD）简称慢阻肺,是一种与人体肺部及呼吸道相关的慢性疾病,严重威胁着人类健康。氧减状态的准确定位和分析对该疾病的诊断具有非常重要的指导意义。为了提高慢性阻塞性肺疾病的诊断水平,本文基于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Network,LSTM）,展开了慢性阻塞性肺疾病氧减状态的预测研究,主要工作如下:（1）通过对数据特性进行分析,提出一种基于LSTM的慢性阻塞性肺疾病氧减状态预测方法。首先,对原始数据进行处理,将数据中的冗余信息进行消除与合并。其次,结合医生的诊断经验,提取数据的窗口特征和梯度特征用于模型的训练。实验结果表明,使用所提取的特征,LSTM算法在氧减状态预测问题上取得了更好的表现。本文进一步开展了消融实验,系统地分析了窗口特征和梯度特征对于氧减状态预测性能的影响。（2）本文对慢阻肺疾病的预测问题展开了扩展研究,提出了一种基于神经网络反向传播算法的特征提取方法,并在此基础上提出一种基于多分类器集成算法的慢阻肺疾病预测方法。首先,通过基于神经网络反向传播算法的特征提取方法建立实验数据集。其次,应用多种基础分类算法,分别对训练集进行训练得出相应的基分类器。最后,应用多分类器集成算法对多种基分类器进行集成,从而获得集成后的分类器。实验结果表明,相较于基分类器,集成后的分类器对慢阻肺疾病的预测准确率有很大的提升。（3）本文开发了一套基于LSTM及多分类器集成的氧减状态与慢阻肺疾病预测软件。该软件的功能主要由基于LSTM的氧减状态预测和基于多分类器集成的慢阻肺疾病预测两部分组成,每项功能都分为原始数据处理和模型调用两个阶段来实现。该软件界面友好,操作简便,响应迅速,准确率高,可以很好地满足实际应用的需要。
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