【摘 要】
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伴随人工智能技术在辅助医疗上的日益普及,许多临床医学上的问题得到较好的解决。其中,临床疾病诊断是临床医学中非常重要的任务。早期凭借医生临床经验的诊断方式存在较高的误诊率和漏诊率,导致病人承担较高治疗费用和不必要的痛苦。因此,将人工智能技术用于辅助医学疾病诊断是一个很好的解决方式。人工智能在某些疾病的分类上取得了很大的突破。然而,对于临床和组织学特征的既有较高相似性的疾病分类问题,一直没有得到很好的
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伴随人工智能技术在辅助医疗上的日益普及,许多临床医学上的问题得到较好的解决。其中,临床疾病诊断是临床医学中非常重要的任务。早期凭借医生临床经验的诊断方式存在较高的误诊率和漏诊率,导致病人承担较高治疗费用和不必要的痛苦。因此,将人工智能技术用于辅助医学疾病诊断是一个很好的解决方式。人工智能在某些疾病的分类上取得了很大的突破。然而,对于临床和组织学特征的既有较高相似性的疾病分类问题,一直没有得到很好的解决方案,比如克罗恩病和肠结核病的分辨。因此,人工智能在临床疾病分类诊断的应用仍然存在诸多挑战。针对上面描述的各种挑战,本文首先提出了基于随机森林图生成算法的图卷积网络框架（RF-GCN）来解决这个问题。RF-GCN采用基于随机森林的图生成算法将结构化数据转换为图数据,该算法考虑了样本之间的潜在关联性,通过图卷积层学习节点的特征表示,建立了一个有效的分类模型。最后,本文将RF-GCN与六个基准模型应用于四个医学数据集上的表现进行对比实验,结果表明本文提出的算法模型具有更好的分类性能表现,能够达到5%-20%的模型表现提升。最后,本文基于RF-GCN框架做了进一步改进,提出了多层次图生成算法的图注意力网络（HR-GCN）。HR-GCN支持生成多层次图数据,并采用考虑邻居节点贡献程度的图注意力网络来丰富特征表示学习。最后,本文将四个基准图神经网络模型框架和本文提出的模型框架应用于四个医学数据集进行对比实验,实验结果表明本文提出的HR-GCN算法模型优于其他模型,其中相较于第三章提出的RF-GCN算法模型有2%-5%的提升。图21幅,表16个,参考文献67篇
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