基于深度学习的脑血管病电子病历辅助诊疗研究的任务书.docx

基于深度学习的脑血管病电子病历辅助诊疗研究的任务书
一、研究背景
脑血管病即指由于各种原因导致脑血管内或外的血流受到限制而引发的一系列疾病。脑血管病有许多种，包括缺血性卒中、出血性卒中、短暂性脑缺血发作、脑血管畸形等等。这些疾病给患者的身体和心理健康带来深刻影响，同时也给家庭和社会带来了很大负担。
电子病历则是现代医疗技术的一项重要成果，它使得医护人员更加便捷地管理患者的医疗信息。然而，目前电子病历的主要方式还是人工书写，存在着书写速度慢、易出错等问题。因此，有必要探索一种基于深度学习的方法，让计算机辅助书写脑血管病电子病历，为医护人员提供更好的服务。
二、研究目的
本项目旨在开发一种基于深度学习的方法，可以自动识别和提取脑血管病患者的关键信息，从而为医护人员辅助书写电子病历。
三、研究内容
本项目的主要研究内容如下：
1.收集和整理脑血管病电子病历数据，建立数据集。
2.借助深度学习技术，开发出自动识别和提取脑血管病患者的关键信息的算法。
3.实现基于算法的脑血管病电子病历辅助书写系统，并进行测试和验证。
四、研究方法
1.数据预处理和特征提取：从电子病历中抽取有用的特征，如病人的年龄、性别、身高、体重、疾病史、家族病史等信息。
2.建立深度学习模型：将抽取出来的特征作为输入，通过深度学习的方法训练模型，得到自动识别和提取脑血管病患者的关键信息的算法。
3.系统实现与测试：基于算法实现脑血管病电子病历辅助书写系统，并以实际数据为验证集进行测试和验证。
五、研究意义
本项目研究成果可以为医护人员提供一种精准、高效的脑血管病患者电子病历辅助书写工具，有助于提高医疗效率和准确性。同时，也有助于构建起更加完善的医疗信息化体系，推进我国医疗健康事业的发展。
六、研究进度安排
1.数据收集和预处理：1个月。
2.深度学习算法设计与开发：3个月。
3.系统实现与测试：2个月。
4.论文撰写和整理：1个月。
七、参考文献
1.SirishaRaniV,WangW.Areviewonmachinelearningprinciplesforbigdataanalytics.TransactionsonMachineLearningandArtificialIntelligence,2018,3(2):17-25.
2.李少杰.深度学习和医疗大数据处理的应用.自动化与仪表,2017,4:33-37.
3.BarrosR,NinaBR,GattassM.Reviewofdeeplearningalgorithmsforimagesemanticsegmentationofneurologicaldiseases.TransactionsonMachineLearningandArtificialIntelligence,2019,4(1):32-39.
4.李蕊,屠海霞,徐诚.深度学习在电子病历自动化处理中的应用.现代计算机,2018,6:30-34.
5.王琦,李金亮,蔡生伟.基于深度学习的医学图像自动识别研究与进展.计算机应用研究,2019,6:123-128.