基于非線性系統(tǒng)分析與動(dòng)態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析與集成.pdf

1、用非線性系統(tǒng)方法與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，是研究方法從獨(dú)立法與隔離法到整體法與系統(tǒng)法的重大轉(zhuǎn)變。相比傳統(tǒng)的專家經(jīng)驗(yàn)與線性分析方法，非線性方法對刻畫內(nèi)部關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜的非線性醫(yī)學(xué)對象方面具有更好的適應(yīng)性。
　　 本文以非線性系統(tǒng)方法為理論基礎(chǔ)，以相空間重構(gòu)為主要技術(shù)手段，針對以下兩類醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)：癲癇患者的EEG腦電數(shù)據(jù)以及胃癌患者的SELDI-TOF血清蛋白質(zhì)質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性分析和分類模型建立，并取得了一系列有價(jià)值的成果。本文主

2、要做了如下方面工作：
　　 (1)、以癲癇患者EEG數(shù)據(jù)為對象進(jìn)行非線性系統(tǒng)分析與建模。從工程實(shí)現(xiàn)的角度出發(fā)，本文建立了一體化處理管道——包括數(shù)據(jù)篩選、預(yù)處理、降維、相空間重構(gòu)、分類模型建立、計(jì)算量優(yōu)化，使得本文提出的建模方法具有完整性、魯棒性與實(shí)時(shí)性。
　　 具體而言，本文通過替代數(shù)據(jù)法對多通道數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性特征篩選，因子分析法對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，進(jìn)而應(yīng)用改進(jìn)的多通道相空間重構(gòu)技術(shù)重構(gòu)腦電信號奇異吸引子，并通過奇異吸引子關(guān)

3、聯(lián)維數(shù)成功建立癲癇期和癲癇間期EEG數(shù)據(jù)的分類模型。本文同時(shí)詳細(xì)討論且優(yōu)化了關(guān)聯(lián)維工程計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度，以滿足關(guān)聯(lián)維實(shí)時(shí)在線計(jì)算的需要。
　　 (2)、針對當(dāng)前蛋白質(zhì)譜生物標(biāo)記建模方法的不足，本文提出了基于非線性與系統(tǒng)理論的蛋白質(zhì)質(zhì)譜數(shù)據(jù)建模與判別新思路。
　　 本文對胃癌患者SELDI-TOF血清蛋白質(zhì)質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與判別。以相空間重構(gòu)為主要方法，對20例正常個(gè)體和20例癌癥個(gè)體的質(zhì)譜數(shù)據(jù)分別在兩個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)段進(jìn)行相空間