基于深度学习模型预测ICU患者死亡率的可解释性研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究基础

1.2国内外研究现状

1.3 研究意义与创新

第二章 数据统计及模型认识

2.1 MIMIC III医学数据库数据内容

2.2 文章中使用的分类算法

2.3 分类算法评估标准

2.4 本章小结

第三章 数据提取及特征工程

3.1 MIMIC III医学数据库中原始数据的提取

3.2 原始数据的特征工程

3.3 原始数据的图片化处理

3.4 本章小结

第四章 结果分析与讨论

4.1 不同时间长度信息数据对模型的影响

4.2 数据平衡化处理对模型性能的影响

4.3 基于随机森林的特征重要性对特征选择解释性解读

4.4 VGG16-Grad-CAM模型对死亡率预测结果分析

4.5 VGG16-Grad-CAM模型关于结果解释性的分析

4.6 关于模型分类结果关注区域的讨论

4.7 对VGG16-Grad-CAM模型结果的验证分析

4.8 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果