贝叶斯网络及其在ICU患者预后评估中的应用

【摘要】贝叶斯网络以概率论和图论为理论基础,它是一种将有向无环图和条件概率表有机结合的图形模式,并且描述了变量之间的依赖关系或因果关系。由于贝叶斯网络具有独特的不确定性表达形式、易于综合先验知识以及直观的推理结果等特性,因此贝叶斯网络在故障检测、医疗诊断、交通管理和金融投资与市场分析等领域得到了深入的发展和广泛的应用。本文对贝叶斯网络结构学习和推理算法中存在的问题做了深入研究,并将其成功应用于重症监护病房(ICU)老年人的预后评估。全文的主要工作如下所述：(1)在分析最小描述长度(MDL)测度和K2算法特点的基础上,利用最小描述长度和K2算法的优势互补,提出了一种将MDL与K2算法相结合的贝叶斯网络结构学习算法(KMBN)。实验结果表明KMBN算法在时间复杂性和可靠性方面都优于传统的K2算法和基于K2与模拟退火的贝叶斯网络结构学习算法。(2)贝叶斯网络推理是应用不确定性知识时需要解决的一个关键问题。不管是贝叶斯精确推理还是贝叶斯近似推理,都已经被证明是NP难问题。而联合树算法能够有效地解决贝叶斯网络中的精确推理问题。本文提出来一种改进交叉算法子和变异算子的自适应遗传算法(IAGA),用来寻求贝叶斯网络三角化中结点的最优删除顺序。实验结果表明,该算法提高了收敛性,获得了较好的效果。(3)在重症患者中,老年人占有较大比例,同时占用较多重症监护病房(ICU)资源,但其治疗预后效果却不明确。因此,研究老年人在ICU中的预后评估具有重要意义。为此,本文利用广东省某医院MICU病房提供的真实临床数据集构建了一基于贝叶斯网络的老年重症患者预后评估系统。首先基于前述的贝叶斯结构学习算法,以获得较优的网络结构,然后利用最大似然估计进行参数学习,最后进行贝叶斯推理。四折交叉抽样的实验结果表明：本文所构建系统的预测精度明显优于传统的BP神经网络和基于K2算法的贝叶斯学习方法,准确率分别提高了6.87%和27.20%。这为医生在预测高龄患者在ICU治疗中的受益程度和估算ICU资源的配置情况给予了帮助。
【作者】李晓兵；
【导师】曾安；
【作者基本信息】广东工业大学，计算机技术（专业学位），2014，硕士
【关键词】贝叶斯结构；预后评估；K2算法；互信息熵；MDL；联合树；

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