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    基于量子計(jì)算的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量

    2021-01-19 02:26:54李曉峰焦洪雙王妍瑋
    關(guān)鍵詞:查準(zhǔn)率分析模型度量

    李曉峰,焦洪雙,王妍瑋

    (1.黑龍江外國語學(xué)院 信息工程系,黑龍江 哈爾濱 150025;2.普度大學(xué) 機(jī)械工程系,印第安納州 西拉法葉市 IN47906)

    0 引 言

    利用大數(shù)據(jù)分析和處理方法對(duì)醫(yī)療信息進(jìn)行管控、建立醫(yī)療大數(shù)據(jù)的融合調(diào)度和敏感度表征模型,有利于提高對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的信息檢測和統(tǒng)計(jì)分析能力。通常來說,對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法是建立在對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和大數(shù)據(jù)融合采樣基礎(chǔ)上的[1],建立醫(yī)療數(shù)據(jù)的量化分析模型,結(jié)合模糊信息調(diào)度方法,有利于提高醫(yī)療信息的表征能力[2]。由于很多醫(yī)療應(yīng)用程序都包含敏感信息的輸入過程,為確保敏感信息的安全性,使患者的個(gè)人權(quán)益不受侵害,研究敏感信息的安全保護(hù)機(jī)制尤為重要,而這一過程,需建立在對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度進(jìn)行度量的基礎(chǔ)上。因此,相關(guān)的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量和特征分析方法研究,在醫(yī)療數(shù)據(jù)的信息診斷和檢索等領(lǐng)域中具有很好的應(yīng)用價(jià)值。

    目前,已有很多專家學(xué)者在該領(lǐng)域進(jìn)行了研究,所得到的醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感度度量方法主要有統(tǒng)計(jì)特征分析方法、三維特征重構(gòu)方法、C均值重構(gòu)度量方法等??偟膩碚f,對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度進(jìn)行度量的方法是建立在醫(yī)療數(shù)據(jù)的譜特征分析和特征提取結(jié)果的基礎(chǔ)上的,從中提取醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感度特征分量,再結(jié)合高階統(tǒng)計(jì)信息融合方法對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重構(gòu)。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)醫(yī)療數(shù)據(jù)的融合聚類分析結(jié)果結(jié)合醫(yī)療數(shù)據(jù)的表面重建,實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的三維重構(gòu)和特征分析,完成對(duì)敏感度的度量[3]。文獻(xiàn)[4]中提出了一種基于改進(jìn)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)表面重建和敏感度度量方法,在該方法中,采用無線射頻識(shí)別技術(shù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)采樣和敏感度特征分析,結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度度量。但該方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的自適應(yīng)性不好,統(tǒng)計(jì)分析能力不強(qiáng)。文獻(xiàn)[5]中提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則特征檢測的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法,在該方法中,首先對(duì)醫(yī)療信息管理系統(tǒng)中的醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,采用支持向量機(jī)算法區(qū)分醫(yī)療數(shù)據(jù)的屬性類別,再在同類屬性數(shù)據(jù)中篩選出敏感度數(shù)據(jù)并對(duì)其敏感度進(jìn)行計(jì)算。然而在利用該方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的時(shí)間開銷較大,度量過程過于繁瑣。文獻(xiàn)[6]中提出了一種基于秩約束密度敏感距離的自適應(yīng)聚類方法,該方法首先引入密度敏感距離相似度度量方法擴(kuò)大不同類數(shù)據(jù)間的距離,并將秩約束施加于拉普拉斯矩陣,使相似矩陣的連通區(qū)域數(shù)量等于聚類數(shù)量,將數(shù)據(jù)劃分至相應(yīng)的類別中,在聚類的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)敏感度的度量。然而該方法對(duì)敏感數(shù)據(jù)的查準(zhǔn)率較低,對(duì)敏感數(shù)據(jù)的采集和獲取結(jié)果不理想。

    量子算法是指利用量子計(jì)算的并行性和糾纏性等特征、將量子理論與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的新型計(jì)算模式。由于量子的獨(dú)特性質(zhì),使得量子算法能夠適應(yīng)大數(shù)據(jù)量的處理,計(jì)算成本也大大減少。為此,針對(duì)當(dāng)前方法中存在的度量過程自適應(yīng)性差、度量開銷大、對(duì)敏感數(shù)據(jù)查準(zhǔn)率較低的問題,該文提出一種基于量子計(jì)算的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法。整體思路如下:首先采用分布式樣本重構(gòu)方法對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu)進(jìn)行重組,然后采用量化回歸分析方法對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊融合和聚類分析,根據(jù)融合分析結(jié)果建立定量遞歸分析模型,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合量子計(jì)算對(duì)度量過程進(jìn)行尋優(yōu)約束,并采用動(dòng)態(tài)全局規(guī)劃方法實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度的度量。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法在提高醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量性能方面的優(yōu)越性能。

    1 醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu)重組及統(tǒng)計(jì)分析模型

    1.1 醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu)重組

    為了實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度的準(zhǔn)確度量,首先構(gòu)建醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu)重組模型,采用高階統(tǒng)計(jì)特征分析方法,進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu)重組過程中的特征提取和分布式特征檢測[7],繼而建立醫(yī)療數(shù)據(jù)度量的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則特征檢測模型,采用一條NURBS曲線進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu)重組[8-9],這一過程表述如下:

    (1)

    其中,N表示采集到的用于進(jìn)行敏感度度量的醫(yī)療數(shù)據(jù);P表示重組結(jié)果;Ci(i=0,1,…,n)表示醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式度量的控制頂點(diǎn);Wi(i=0,1,…,n)表示自適應(yīng)學(xué)習(xí)的權(quán)因。在此基礎(chǔ)上,對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu)重組的權(quán)因子進(jìn)行量化尋優(yōu),當(dāng)分布式權(quán)值滿足W0>0,Wn>0時(shí),采用模糊加權(quán)學(xué)習(xí)方法,假設(shè)Ni,k表示第k次尋優(yōu)規(guī)范的樣條函數(shù),則由遞推公式計(jì)算醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu)重組模型為:

    (2)

    其中,U=(u0,u1,…,ui+k+1)表示醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量節(jié)點(diǎn)矢量,u表示NURBS曲線的自變量。根據(jù)上述重組結(jié)果,結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的自適應(yīng)尋優(yōu),從中提取出醫(yī)療數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)維特征量,再采用關(guān)聯(lián)特征檢測方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量過程中的模糊加權(quán)學(xué)習(xí)。在這一過程中,得到的統(tǒng)計(jì)特征量為:

    X=xi(P-Ni,k×α)

    (3)

    其中,xi表示醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的狀態(tài)矢量,α表示模糊加權(quán)系數(shù)。對(duì)于所得的統(tǒng)計(jì)特征量,結(jié)合自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行三維特征重建。設(shè)置r個(gè)不同的聚類中心中醫(yī)療數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組的狀態(tài)因子,得到醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的動(dòng)態(tài)增量函數(shù)h1,h2,…,hi,…,hr,每一個(gè)函數(shù)滿足hi:{0,1}*→[1,m]。采用線性映射方法,建立醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的模糊度檢測模型,結(jié)合結(jié)構(gòu)重組方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量和統(tǒng)計(jì)特征分析,所得的模糊度檢測結(jié)果為:

    (4)

    其中,m表示醫(yī)療數(shù)據(jù)三維特征動(dòng)態(tài)重構(gòu)的模糊度分布特征集,Aj表示不同模糊度下醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的聚類中心,其中j(j=1,2,…,n)表示模糊度。

    1.2 醫(yī)療數(shù)據(jù)度量的統(tǒng)計(jì)分析模型

    在上述研究的基礎(chǔ)上,根據(jù)模糊度檢測結(jié)果建立醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的統(tǒng)計(jì)分析模型,采用量化回歸分析方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的模糊融合和聚類分析[10]。首先,采用樣本回歸分析方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)度量的統(tǒng)計(jì)特征分析,得到的統(tǒng)計(jì)特征量表示如下:

    (5)

    其中,di,j(i,j=0,1,…,n)表示醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的控制頂點(diǎn)。采用插補(bǔ)算法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量過程中的二維插值運(yùn)算,以等弧長為度量尺度,進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量曲線分割[11-12]。使用f表示醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的樣條曲線,根據(jù)時(shí)間t的變化,利用一階泰勒級(jí)數(shù)展開上述統(tǒng)計(jì)特征量,得到醫(yī)療數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征量的時(shí)間尺度分解式為:

    (6)

    其中,H.O.T表示高階微量。對(duì)于式(6)中的ti,采用i次插補(bǔ)方法,進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的量化回歸分析,建立統(tǒng)計(jì)分析模型,對(duì)應(yīng)的插補(bǔ)時(shí)刻,得到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感度度量的量子計(jì)算微量[13],可定義為:

    (7)

    忽略醫(yī)療數(shù)據(jù)量子計(jì)算的高階微量H.O.T,根據(jù)量子計(jì)算方法[14]可得到醫(yī)療數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的參數(shù)增量ΔV如下:

    ΔV=Ts×(V(t)-V')

    (8)

    其中,Ts為曲線插補(bǔ)周期。在此基礎(chǔ)上,采用支持向量機(jī)模型,進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的動(dòng)態(tài)增量控制,得到控制誤差性能曲線為:

    l=ΔV(M+c)e

    (9)

    其中,M表示醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度特征分布的正定值;e表示醫(yī)療數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的模糊度函數(shù);c表示為聚類誤差。則根據(jù)誤差控制結(jié)果對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果如下:

    G=l(ΔV×M-c×Z)

    (10)

    通過得到的醫(yī)療數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析模型,建立醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的定量遞歸分析模型,采用量子計(jì)算方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量過程中的自適應(yīng)尋優(yōu)控制。

    2 醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量設(shè)計(jì)

    2.1 量子計(jì)算過程

    在上述采用分布式樣本重構(gòu)方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu)重組,并建立醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的統(tǒng)計(jì)分析模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量模型的設(shè)計(jì)。該文提出了基于量子計(jì)算的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法。采用量子計(jì)算方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量過程中的自適應(yīng)尋優(yōu)控制,采用模網(wǎng)格分區(qū)域聚類分析方法,建立醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征分布集,結(jié)合分簇融合方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感度度量。分布集的簇模型描述為:

    (11)

    其中,ρ1,…,ρn為一組醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度特征分布的關(guān)聯(lián)特征量。根據(jù)量子隱形傳態(tài)原理可得到共享的量子糾纏特征值O。對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感度的關(guān)聯(lián)進(jìn)行映射,根據(jù)映射結(jié)果,得到在鄰域空間q內(nèi),醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的量子計(jì)算統(tǒng)計(jì)分布集為:

    F=O×(G×q+E)

    (12)

    采用量子計(jì)算方法,得到醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的模糊關(guān)聯(lián)度,輸出為s,得到量子尋優(yōu)進(jìn)化模型為:

    (13)

    2.2 醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量實(shí)現(xiàn)

    (14)

    綜上所述,該文結(jié)合量子計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量。首先初始化醫(yī)療數(shù)據(jù),在建立統(tǒng)計(jì)分析模型的基礎(chǔ)上,采用樣本重構(gòu)方法重組醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu),然后采用量化回歸分析方法對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊融合和聚類分析,建立其定量遞歸分析模型,繼而采用量子計(jì)算進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量過程中的自適應(yīng)尋優(yōu)控制,通過全局動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度的度量。其實(shí)現(xiàn)過程如圖1所示。

    3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    為了測試所提的基于量子計(jì)算的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法的實(shí)際應(yīng)用性能,設(shè)計(jì)如下仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。

    3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)集

    實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置情況如下:實(shí)驗(yàn)所有醫(yī)療數(shù)據(jù)來自于ADNI數(shù)據(jù)庫(adni.loni.usc.edu),醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度特征分布樣本長度為1 200,對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感度屬性分布的維數(shù)為12,對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)網(wǎng)格聚類的大小40*40,對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征分析的樣本訓(xùn)練集為60,關(guān)聯(lián)度特征分布系數(shù)為0.12。硬件環(huán)境為:Windows7系統(tǒng),Visual Studio2010操作平臺(tái)。

    圖1 基于量子計(jì)算的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量實(shí)現(xiàn)

    為使實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有說明性,將所提的基于量子計(jì)算的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法與文獻(xiàn)[4]中的基于改進(jìn)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)表面重建和敏感度度量方法、文獻(xiàn)[5]中的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則特征檢測的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法、文獻(xiàn)[6]中的基于秩約束密度敏感距離的自適應(yīng)聚類方法作對(duì)比。

    3.2 實(shí)驗(yàn)指標(biāo)

    (1)數(shù)據(jù)查準(zhǔn)率。

    查準(zhǔn)率是一種衡量檢索過程的準(zhǔn)確度的指標(biāo),通過查準(zhǔn)率的對(duì)比,可以判斷不同方法對(duì)敏感醫(yī)療數(shù)據(jù)的檢索能力,其計(jì)算過程如下:

    (15)

    (2)度量時(shí)間開銷。

    負(fù)載開銷指在數(shù)據(jù)敏感度度量過程中所花費(fèi)的時(shí)間,可以判斷不同方法的時(shí)間消耗情況。度量開銷結(jié)果由Visual Studio2010操作平臺(tái)自動(dòng)統(tǒng)計(jì)。

    (3)查全率。

    查全率是指由度量過程檢索出的相關(guān)數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)總量的比率,由數(shù)據(jù)內(nèi)容、數(shù)量和運(yùn)行環(huán)境的平穩(wěn)性來決定,是衡量度量成功度和自適應(yīng)性的一項(xiàng)指標(biāo),其計(jì)算過程如下:

    (16)

    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)條件和指標(biāo)的設(shè)定情況,進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感度度量實(shí)驗(yàn)。首先對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,在此基礎(chǔ)上,建立醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的定量遞歸分析模型,采用量子計(jì)算方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量過程中的自適應(yīng)尋優(yōu)控制,實(shí)現(xiàn)敏感度表征。得到的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度表征結(jié)果如圖2所示。

    圖2 醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度表征結(jié)果

    分析圖2可知,采用基于量子計(jì)算的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法后,醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度的波動(dòng)幅值始終保持在[-1,1]之間,波動(dòng)情況較為穩(wěn)定,證明利用基于量子計(jì)算的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量過程的敏感特征辨識(shí)能力較好,信息反饋能力較強(qiáng)、自適應(yīng)優(yōu)勢明顯。

    測試不同數(shù)據(jù)敏感度度量方法的數(shù)據(jù)查準(zhǔn)率,對(duì)比結(jié)果如表1所示。

    表1 不同醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法的

    分析表1可知,隨著實(shí)驗(yàn)迭代次數(shù)的不斷增加,不同方法的度量查準(zhǔn)率也在不斷發(fā)生變化,整體表現(xiàn)出上升態(tài)勢。其中,文獻(xiàn)[5]方法的度量查準(zhǔn)率的上升幅度最大,但其度量查準(zhǔn)率值低于文中方法、文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[6]方法。文中方法的度量查準(zhǔn)率上升幅度雖小,但度量查準(zhǔn)率值更高,證明采用文中方法在醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量過程中,對(duì)醫(yī)療敏感數(shù)據(jù)的捕獲能力較強(qiáng),檢索誤差較小,能夠有效實(shí)現(xiàn)敏感醫(yī)療數(shù)據(jù)的查準(zhǔn)。

    為進(jìn)一步對(duì)度量方法的有效性進(jìn)行檢驗(yàn),測試不同數(shù)據(jù)敏感度度量方法的度量開銷和查全率,結(jié)果分別如圖3和圖4所示。

    (a)文中方法

    (b)文獻(xiàn)[4]方法

    (c)文獻(xiàn)[5]方法

    (d)文獻(xiàn)[6]方法

    分析圖3可知,隨著數(shù)據(jù)樣本數(shù)量的增加,同醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法度量所需的時(shí)間也在不斷變化。文中方法和文獻(xiàn)[4]、文獻(xiàn)[5]方法的時(shí)間開銷均呈現(xiàn)出上升態(tài)勢,而文獻(xiàn)[6]方法的時(shí)間開銷先上升后下降。但四種方法中,文獻(xiàn)[5]方法的時(shí)間開銷最大,文中方法和文獻(xiàn)[4]方法的時(shí)間開銷較接近,但文中方法的時(shí)間開銷更小,證明采用文中方法在醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法的時(shí)效性更強(qiáng)。

    圖4 不同醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法查全率對(duì)比

    分析圖4可知,隨著實(shí)驗(yàn)迭代次數(shù)的不斷增加,不同醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法的查全率也在不斷發(fā)生變化。但文中的基于量子計(jì)算的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法的查全率始終在4種方法中保持最高,維持在95%左右,證明該方法具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性,對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析能力較強(qiáng)。

    4 結(jié)束語

    為對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感度進(jìn)行準(zhǔn)確度量,提出基于量子計(jì)算的醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量方法。采用分布式樣本重構(gòu)方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu)重組,對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)合量化回歸分析方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的模糊融合和聚類分析,建立醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的定量遞歸分析模型,采用量子計(jì)算方法建立醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的量子尋優(yōu)約束進(jìn)化模型,根據(jù)動(dòng)態(tài)全局規(guī)劃結(jié)果完成醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度的度量。經(jīng)實(shí)驗(yàn)研究得知,利用該方法進(jìn)行醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感度度量的辨識(shí)能力較好、統(tǒng)計(jì)分析能力較強(qiáng),且自適應(yīng)性能較強(qiáng),為保證醫(yī)療信息的安全性奠定了基礎(chǔ)。在今后的研究中,將進(jìn)一步對(duì)該方法進(jìn)行優(yōu)化,以期使所提的數(shù)據(jù)敏感度度量方法在度量時(shí)效和應(yīng)用范圍兩個(gè)方面有效突破。

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