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学号:1203310216姓名:吴昊学院:计算机学院专业:计算机应用方向:计算生物信息学
使用人工智能的方法来预测精液质量
摘要
在过去的二十年中,生育率已经大大减少,尤其是男性。已经有描述环境因素和生活习惯可能会影响精液质
量。人工智能技术现在是一个新兴的方法应用在医学上的决策支持系统。
在本文中,我们比较三个人工智能技术,决策树,多层感知器和支持向量机,以评估其预测精液质量的性能,
原始数据来自环境因素和生活方式的质量。
要做到这一点,我们年轻健康志愿者通过一个标准化的问卷收集数据,然后,我们使用精液分析的结果,来
评估的上面提到的三种分类方法在预测的准确性。
结果表明,多层感知器和支持向量机的显示精度最高,86%的精液预测参数值是精度的。相反,决策树提供
一个可视的和说明的方法,可以弥补上述两种方法的。
结论是人工智能方法是一个有用的工具,从一个人的环境因素和生活习惯中来预测精液的质量。从研究的方
法来看,多层感知器和支持向量机的预测是最准确的。因此,这两种方法连同决策树提供视觉的帮助,这些方
法可用在不育患者的评价上。
1.引言
伊丽莎白、卡尔森发表的一项元分析以后(Carlsen,Giwercman,Keiding,Skakkebaek1992年),对于
可能发生精液质量的下降有很多争论。众多研究者在过去研究显示,二十年来,减少精液参数(Auger,Czyglik,
Jouannet,1995年;Splingart等人,2011;Swan,Elkin,Fenster,1997年;Swan,Elkin,Fenster,2000)影响
男性的生育能力。考虑的因素之间的关系来解释这一下降趋势,同时增加男性生殖系统疾病的发病率
(Irvine,2000年;splingart等人,2011),但也已被建议,在一定的生活方式下(Martini等,2004;Agarwal,Desai,
Ruffoli,Carpi,2008),和环境或职业的因素相关(GiwercmanGiwercman2011年,Thomas,Merkus,
Steegers-Theunissen,Zielhuis2003年)。
使用临床获得的数据精液的分析(Kolettis,2003年)来评估男性伴侣,和世界卫生组织(WHO,1999)比较
得到的结果与相应的参考值建立数据库。精液分析是对男性生育能力进行很好的预测(Bonde等1998;Guzick
等人,2001;Slama等人,2002;Zinaman,Brown,selevan,&Clegg,2000),并且也有必要精液捐赠者进
行评估(Barratt等人,1998;CarrellCartmill,Jones,Hatasaka,Peterson,2002;Ecochard,Cottinet,Mathieu,
Rabilloud,Czyba,1999;SocietyBritishAndrology,1999)。不同人睾丸的功能有很高的变异性(Keel,2006),
因此在某些因素方面(如,发热,接触有毒)使用它来解释这些结果可以修改精液参数(Rowe和Comhaire
的,2000年)。
在本文中,假定环境因素和生活习惯对精液质量是有影响的,比较这三个不同的人工智能(AI)的方法,多
层感知器(MLP),支持向量机(SVM)和决策树(DT),我们得到预测精度,以确定最佳的决策支持系统(DSS),
可以帮助专家对男性生育能力的评价。
目前在人工智能领域的发展和进步,导致经济学,语言学专家系统和决策支持系统的出现,数学建模,管
理科学,心理学等。
存在很多很好的分类器,如人工神经网络(ANN),DT(PolatGnnes,2009B),SVM(CONFORTI和
Guido2010),甚至混合方法,结合人工神经网络和模糊逻辑到模糊神经网络(FNN)(KahramanliAllahverdi,
2008年)被广泛使用,通过医疗诊断来帮助决定支持系统建设。
此外,人工智能在医疗应用也越来越广泛的被接受。这些方法的优点包括:(a)易于优化,从而能提高成本
效
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