同济大学学报(自然科学版)

2017, v.45(08) 1233-1239

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基于节点输入策略贝叶斯网络的骨盆骨折分型研究
Pelvic Fracture Classificaiton Based on the Bayesian Network of Node Ordering Strategy

李清;苏强;

摘要(Abstract):

基于历史数据的统计和收集,选取骨盆骨折患者存在的18个体表特征,采用基于K2算法的贝叶斯网络方法挖掘各体表特征之间和骨盆骨折类型与体表特征间的相互关系;设计不同的节点输入策略,分析不同输入策略对算法性能的影响;基于骨盆稳定性将骨盆骨折分成A、B、C三种类型,分别找到与其直接相关的体表特征,作为判断骨盆骨折类型的依据.基于体表特征和骨盆骨折类型的分析结果,借助早期的观察及简单检查,对患者进行初步分型.

关键词(KeyWords): 体表特征;贝叶斯网络;骨盆分型;K2算法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(71090404,71072026)

作者(Author): 李清;苏强;

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参考文献(References):

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