基于支持向量机的呼吸器肺炎检测算法

针对重症监护室病人接受呼吸器插管治疗后,肺炎感染状况无法得到实时监控和诊断的问题,提出了一种基于支持向量机模型的呼吸器肺炎检测方案。使用电子鼻装置采集未注射抗生素病人的呼出气体作为实验数据,建立了支持向量机肺炎检测模型,利用交叉验证和受试者工作特征曲线对模型的稳定性和准确性进行分析。实验结果表明,支持向量机模型对呼吸器肺炎感染检测是非常稳定、有效的,为医师早期用药提供科学有效的参考。     

基于人工神经网络的病人麻醉深度判断方法

在全身麻醉手术过程中,麻醉深度监测十分重要。为了获得更精确、更简单以及非侵入式的麻醉深度方法,本文利用心跳变化相似程度来分析自主神经活性指标,以专家评估的意识程度指标建立类神经网络回归模型。针对人工神经网络初始权重不稳定的问题,研究了人工神经网络集成法,接着通过灵敏度和特异度分析方法判断自主神经活性指标回归前与回归后的精准度差别。最后使用T检测进行统计分析,实验结果表明基于人工神经网络获得病人麻醉深度模型方法具有较好的鲁棒性。