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研究生:張俊雄
研究生(外文):Tsun-Hsiung Chang
論文名稱:以倒傳遞網路預測環孢靈在腎臟移植後患者之用量適當性
論文名稱(外文):Using Back-Propagation Network to Predict Proper Cyclosporine Dosage in Patients After Kidney Transplantation
指導教授:黃有評黃有評引用關係
指導教授(外文):Yo-Ping Huang
學位類別:碩士
校院名稱:大同大學
系所名稱:資訊工程學系(所)
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:74
中文關鍵詞:人工智慧倒傳遞類神經網路腎臟移植環孢靈
外文關鍵詞:Artificial intelligenceback-propagation neural networkkidney transplantcyclosporine
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人工智慧技術已經廣泛的應用在各種領域研究上,也常常應用於醫療決策輔助行為上。本研究主要是應用倒傳遞類神經網路,從腎臟移植病患的歷史病例中,建構出可用以預測免疫抑制劑環孢靈在腎臟移植病患上的作用結果之分類模式。實驗結果顯示,利用倒傳遞類神經網路可以提昇正確辨識率達到86.81%,比醫師以個人經驗判別的正確率66.29%高出許多。所以本研究可以有效協助醫療人員掌握環孢靈之血中濃度,提升環孢靈的用藥安全及用藥品質,且提高腎臟移植病患之存活率。
Artificial intelligence technology has been extensively used in various applications. It is also used as an auxiliary tool for medical policy decision making. The application of back-propagation network in this research builds the assortment model from the history of kidney transplant patients who took the cyclosporine. About 66.29% of patients can be correctly identified by doctor’s personal experience to differentiate the results from using cyclosporine, while 86.81% of correctness is achieved by the application of back-propagation neural network strategy. We hope the results could help the medical personnel master the effectiveness of cyclosporine and improve the drug safety, the quality of using medicine, and the survival rate of kidney transplant patients.
誌 謝 i
摘 要 ii
目 錄 iv
圖目錄 .vi
表目錄 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究範圍及限制 3
1.4 論文架構 4
第二章 文獻探討 5
2.1 末期腎臟病 5
2.1.1 腎臟移植 7
2.1.2 免疫現象 8
2.1.3 免疫抑制劑 9
2.1.4 環孢靈(Cyclosporine) 10
2.2 類神經網路 14
2.3 倒傳遞網路的架構 19
第三章 系統架構實作 25
3.1 實驗程序 25
3.2 資料前處理 26
3.2.1 資料與變數 27
3.2.2 資料分析 29
3.2.3 資料轉換 37
3.3 訓練模型 39
3.3.1 隱藏層 41
3.3.2 學習速率 42
3.3.3 權重值 42
3.3.4 慣性項(Momentum term) 43
3.3.5 轉換函數 43
3.3.6 學習收斂與誤差檢測 44
第四章 實驗結果與分析 46
4.1 開發環境 46
4.2 實驗目的 46
4.3 成效評估 47
4.4 倒傳遞網路模型效能 49
4.4.1 實驗結果及效能評估 49
4.4.2 效能比較與分析 57
4.5 模型之應用 58
第五章 結論 60
5.1 研究結論及貢獻 60
5.2 未來方向 61
參考文獻 62
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