摘要：心力衰竭是各类心血管疾病发展的终末阶段，具有患病率高、再入院率高、病死率高的临床特点，已成为威胁中老年人群生命健康的重大公共卫生问题。传统的心力衰竭预后评估主要依赖医师经验与统计学风险评分量表，存在指标选择主观、非线性关系刻画能力不足、个体化程度不高等局限。随着人工智能技术在医学领域的深入应用，基于机器学习的死亡风险预测模型为临床决策提供了新的技术路径。然而，现有研究大多停留在算法层面，输出形式为脚本与实验数据，缺乏面向临床医师的、可直接操作的软件载体，导致模型难以真正进入诊疗流程。
内容简介
针对上述问题，本文以 UCI 机器学习数据库公开的心力衰竭临床记录数据集为研究对象，该数据集包含 299 例心力衰竭患者的 11 项常规临床指标与死亡事件标签。研究首先对数据进行完整性检查与 z-score 标准化处理，按 80∶20 的比例划分训练集（240 例）与测试集（59 例）；随后基于 MATLAB 神经网络工具箱构建单隐藏层模式识别网络，隐藏层采用双曲正切 S 型传递函数，输出层采用 Softmax 函数，以交叉熵作为性能函数，使用 Levenberg-Marquardt 算法进行训练；最后从准确率、精确率、召回率、F1 分数、特异度与 ROC 曲线下面积等多个维度对模型进行综合评价。在算法研究的基础上，本文使用 MATLAB App Designer 设计并实现了一套完整的图形化临床辅助决策系统，系统采用模块化架构，由数据处理模块、模型训练模块、性能评估模块与可视化交互模块四部分组成，支持数据集加载、超参数配置、一键训练、多维指标展示、混淆矩阵与 ROC 曲线可视化、单例患者实时风险预测、评估报告生成与模型导出等功能。
实验结果表明，在隐藏层神经元数为 10、最大训练轮数为 200、初始学习率为 0.01 的配置下，模型在 59 例独立测试样本上取得准确率 66.10%、精确率 47.06%、召回率 42.11%、F1 分数 0.4444、特异度 77.50%，ROC 曲线下面积为 0.6158，训练耗时约 0.07 秒。单例预测功能在毫秒级时间内即可根据输入的 11 项指标输出死亡事件发生概率并给出低、中、高三级风险判定，四例典型患者的测试结果与其临床特征所提示的预后趋势基本一致，验证了系统在个体化风险分层上的可用性。研究同时指出，受样本量偏小与类别不平衡影响，模型对阳性样本的识别能力仍有较大提升空间，这也是后续工作的重点方向。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：47页
字数：22637个字
格式：word（可编辑）
图表：14张图、6张表、13个公式
文档目录
摘 要 I
ABSTRACT III
目 录 V
第1章 绪 论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 心力衰竭预后预测研究现状 2
1.2.2 机器学习在心衰预测中的应用现状 3
1.2.3 临床决策支持系统研究现状 3
1.3 研究内容与技术路线 4
1.4 论文组织结构 4
第2章 相关理论基础 6
2.1 心力衰竭临床指标概述 6
2.2 人工神经网络基本原理 6
2.3 模式识别网络与交叉熵性能函数 7
2.4 Levenberg-Marquardt 训练算法 8
2.5 分类性能评价指标 8
2.6 本章小结 9
第3章 系统需求分析与总体设计 11
3.1 需求分析 11
3.1.1 功能需求 11
3.1.2 性能与可靠性需求 12
3.1.3 用户体验需求 12
3.2 系统总体架构设计 12
3.3 程序流程设计 14
3.4 开发与运行环境 15
3.5 本章小结 15
第4章 数据处理与模型构建 16
4.1 数据集来源与特征描述 16
4.2 数据预处理 17
4.2.1 数据标准化 17
4.2.2 数据集划分 17
4.3 神经网络模型构建 18
4.3.1 网络结构设计 18
4.3.2 超参数配置 18
4.4 风险等级划分规则 19
4.5 本章小结 19
第5章 系统实现 21
5.1 主界面设计 21
5.2 数据加载模块实现 22
5.3 模型训练模块实现 22
5.4 性能评估可视化模块实现 23
5.4.1 混淆矩阵可视化 23
5.4.2 预测结果对比可视化 24
5.4.3 ROC 曲线分析 25
5.5 单例风险预测模块实现 25
5.6 报告生成与模型导出模块实现 28
5.7 本章小结 29
第6章 实验结果与分析 30
6.1 实验设置 30
6.2 模型总体性能 30
6.3 混淆矩阵分析 31
6.4 ROC 曲线与阈值分析 31
6.5 单例预测结果分析 32
6.6 与相关研究的对比 33
6.7 局限性讨论 34
6.8 本章小结 34
第7章 总结与展望 35
7.1 全文总结 35
7.2 研究不足 36
7.3 工作展望 36
参 考 文 献 38
致 谢 39
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项目编号：AI-19-Doc
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