weixin_46523923的博客

完成这个任务的完整流程可以分以下几步数据整理word2vec构建模型数据整理MIMIC-IV中的文本数据在MIMIC-CXR模块中，影像报告以txt格式储存，每份报告为一个txt文件，如下病人与报告之间通过一个cxr-study-list表相关，通过这张表我们可以获取报告对应病人的其他信息，如是否死亡、患病等情况作为标签。这部分程序主要完成两步，一是通过疾病筛选患者，因为都是胸片报告，因此我筛选出肺癌患者二是提取文本，并删除所有换行符，这步主要程序可见这篇博客： python导入txt文件并删

基于pytorch、keras搭建神经网络进行患者结局预测即诊断分类；使用PyQt5搭建界面。界面可用于模型参数的调整，训练和测试。也可用于患者的分类。使用了包括MLP、SVM、Transformer(encoder)在内的分类器。完成了一个有GUI交互界面的辅助诊断系统

一、实验目的二、实验原理贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：1.已知类条件概率密度参数表达式和先验概率2.利用贝叶斯公式转换成后验概率3.根据后验概率大小进行决策分类。因为两类条件概率密度函数符合不同正态分布，因此可以根据两类数据集的分布计算出两类判别函数。判断时，该点哪类判别函数大，则判为哪类。根据密度公式及判别函数可得其中使g1(x)=g2(x)，即可获得x2关于x1的函数，为两类在x1及x2坐标系下的决策面...