摘要：文章通過(guò)歸納全球最新研究成果，提出應(yīng)用于遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)護(hù)中的數(shù)據(jù)融合模型。文章指出主流的醫(yī)療數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以分為基于知識(shí)與基于樣本兩大類(lèi)，并做了全面細(xì)致的探討。文章認(rèn)為基于最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）的數(shù)據(jù)融合技術(shù)優(yōu)勢(shì)明顯，非常適用于遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)護(hù)應(yīng)用場(chǎng)景。

關(guān)鍵詞：決策級(jí)；基于知識(shí)的系統(tǒng)；支持向量機(jī)（SVM）；數(shù)據(jù)融合；醫(yī)療監(jiān)護(hù)

Abstract： In this paper， we summarize the latest research and propose a general model for a data-fusion system for remote medical care. Mainstream decision-level data-fusion technology is classified as knowledge-based or sample-data-based. Here， we analyze both of these subtypes. We also suggest that the least-squared support vector machine （LSSVM） is the most appropriate technology because of its high performance and efficiency.

Key words： decision level； knowledge based system； support vector machine （SVM）； data fusion； medical care

數(shù)據(jù)融合技術(shù)指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將來(lái)自多個(gè)傳感器或多源的觀測(cè)信息在一定準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析、綜合，并據(jù)此完成所需要的決策、判斷和估計(jì)任務(wù)。IEEE于1999年提出的數(shù)據(jù)融合概念中將數(shù)據(jù)融合描述為一種包含了多種融合算法的形式化體系，其主要功能是將多源數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同化處理。

數(shù)據(jù)融合技術(shù)最早起源于軍事領(lǐng)域，在40多年時(shí)間里，該技術(shù)在各大國(guó)軍事電子系統(tǒng)中均被視為關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，發(fā)展迅猛。如今，隨著世界信息化進(jìn)程的不斷深入，各類(lèi)信息鋪天蓋地。為了減輕人工處理信息的工作量，提高信息處理系統(tǒng)的魯棒性、容錯(cuò)性和時(shí)效性，滿足海量信息的處理需求，數(shù)據(jù)融合技術(shù)被越來(lái)越多地應(yīng)用在了民用領(lǐng)域。智能機(jī)器人技術(shù)的核心便是數(shù)據(jù)融合技術(shù)，這已經(jīng)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)；智能交通系統(tǒng)通過(guò)攝像頭、麥克風(fēng)等多類(lèi)傳感設(shè)備的信息融合來(lái)實(shí)現(xiàn)交通監(jiān)視和智能導(dǎo)航；工業(yè)過(guò)程監(jiān)控中通過(guò)對(duì)過(guò)程信息的融合分析，識(shí)別系統(tǒng)運(yùn)行的狀態(tài)；在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中，融合多體征傳感器數(shù)據(jù)并由計(jì)算機(jī)對(duì)病人病情進(jìn)行智能診斷已成為一種不可或缺的技術(shù)手段。

目前的遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，多是將病人的多項(xiàng)生理信息直接輸送到監(jiān)護(hù)中心，再設(shè)置閾值報(bào)警，這樣不但缺乏智能性，較高的誤判率也為實(shí)際診斷造成不小的干擾。智能醫(yī)療數(shù)據(jù)融合技術(shù)的提出為解決這一問(wèn)題打開(kāi)了通道。醫(yī)療數(shù)據(jù)融合技術(shù)，涉及到臨床醫(yī)學(xué)、信號(hào)處理、模式識(shí)別、人工智能等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，并包含了多生理信號(hào)采集、噪聲處理、波形檢測(cè)、參數(shù)測(cè)量、診斷解釋等多方面的研究?jī)?nèi)容。學(xué)界普遍將廣義的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)劃分為3級(jí)：數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)、決策級(jí)，而一套完整的多生理數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，需經(jīng)歷4個(gè)任務(wù)模塊[1-2]，每一級(jí)與各任務(wù)模塊的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖1所示。

信號(hào)的預(yù)處理和特征提取主要運(yùn)用的是信號(hào)處理技術(shù)，其發(fā)展已較為成熟，相關(guān)綜述文獻(xiàn)也較多。文章主要分析醫(yī)療數(shù)據(jù)融合的核心部分：決策級(jí)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)。如圖1所示，醫(yī)療數(shù)據(jù)融合的決策級(jí)由模塊三和模塊四組成，由其共同完成智能判決、智能診斷等核心功能。本文第1節(jié)分析了基于知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的決策級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)；第2節(jié)探討了基于樣本數(shù)據(jù)的決策級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)；第3節(jié)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)融合技術(shù)做出總結(jié)性概括，并探索其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

1 基于知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的決策級(jí)

數(shù)據(jù)融合技術(shù)

基于知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的決策級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)以臨床知識(shí)經(jīng)驗(yàn)為依托，利用醫(yī)學(xué)知識(shí)來(lái)解決數(shù)據(jù)分類(lèi)和疾病診斷等問(wèn)題，具有邏輯性強(qiáng)、表達(dá)直觀、易于理解和解釋等優(yōu)勢(shì)，在疾病診斷領(lǐng)域中被廣泛使用。這類(lèi)技術(shù)既可用于單體征的診斷識(shí)別，也同樣適用于多體征的協(xié)同判決。在這兩種應(yīng)用的具體場(chǎng)合中，其技術(shù)表現(xiàn)形式略有不同。

1.1 單體征診斷識(shí)別技術(shù)

單體征疾病的診斷工作主要在于將提取出的特征信息進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，從而判斷出病人身體狀況。醫(yī)生可以將自身經(jīng)驗(yàn)結(jié)合數(shù)據(jù)資源，將知識(shí)源（數(shù)據(jù)資源）及判決邏輯存放于知識(shí)庫(kù)，并封裝成可由計(jì)算機(jī)自行處理的軟件系統(tǒng)，即基于知識(shí)的系統(tǒng)，當(dāng)其表現(xiàn)出專(zhuān)家級(jí)問(wèn)題求解能力時(shí)即可稱(chēng)為專(zhuān)家系統(tǒng)。

基于知識(shí)建模的方法已成功地應(yīng)用在很多心電圖診斷問(wèn)題中，并且出現(xiàn)了許多實(shí)用的系統(tǒng)。文獻(xiàn)[3]對(duì)2000年以前基于知識(shí)的心電圖診斷技術(shù)進(jìn)行了綜述研究，詳細(xì)分析并比較了AND/OR圖、一階謂詞邏輯、程序語(yǔ)義網(wǎng)以及模糊邏輯等知識(shí)表示方法及與之相應(yīng)的推理方法在心電圖自動(dòng)診斷中的應(yīng)用，并列舉了相應(yīng)的診斷系統(tǒng)實(shí)例。文獻(xiàn)[4]采用產(chǎn)生式規(guī)則對(duì)臨床心電知識(shí)進(jìn)行建模，實(shí)現(xiàn)了正常、心肌梗死、心肌缺血3類(lèi)心電圖的診斷，并在對(duì)真實(shí)心電數(shù)據(jù)的診斷中取得了95.8%的正確率。文獻(xiàn)[5]采用模糊化的產(chǎn)生式規(guī)則表達(dá)心電圖診斷知識(shí)，成功用于長(zhǎng)期監(jiān)護(hù)病人心肌缺血時(shí)期的檢測(cè)。

1.2 多體征協(xié)同判決技術(shù)

多體征協(xié)同判決技術(shù)需要將病人的多項(xiàng)體征信息結(jié)合起來(lái)，再對(duì)疾病進(jìn)行綜合判定。其判決規(guī)則受被測(cè)體征的種類(lèi)以及疾病種類(lèi)的影響，具有很強(qiáng)的個(gè)異性。目前研究較多的有心電-血壓、心電-脈搏等心血管疾病協(xié)同判決方法，以及心電-呼吸、血壓-呼吸等呼吸道疾病協(xié)同判決方法等。

心電-血壓協(xié)同判決機(jī)制主要用于以下幾個(gè)方面：利用動(dòng)脈血壓波（ABP）與心電波形（ECG）各自的特征點(diǎn)及特殊時(shí)間點(diǎn)的相似度來(lái)對(duì)其中一項(xiàng)的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行檢測(cè)判決； 利用較易檢測(cè)的心電信號(hào)，通過(guò)一些算法，計(jì)算出相應(yīng)的血壓波特征值，從而診斷患者的心血管狀況；通過(guò)兩者特征點(diǎn)的融合運(yùn)算檢測(cè)患者心血管功能也是一大應(yīng)用趨勢(shì)。

文獻(xiàn)[6]通過(guò)測(cè)算心電-血壓延時(shí)時(shí)長(zhǎng)，運(yùn)用模糊邏輯算法，可以有效擬制血壓監(jiān)護(hù)儀的錯(cuò)誤報(bào)警率。文獻(xiàn)[7]提供了一個(gè)較為簡(jiǎn)單的方法，通過(guò)對(duì)心電及血壓信號(hào)進(jìn)行相關(guān)處理，檢測(cè)血壓信號(hào)質(zhì)量，排除異常信號(hào)干擾。文獻(xiàn)[8]綜合患者心電圖、血壓值以及體表阻抗，來(lái)檢測(cè)是否患有呼吸竇性心律失常。文獻(xiàn)[9]通過(guò)一個(gè)二分插值遞推辨識(shí)模型測(cè)算出beat-to-beat參數(shù)，并描述心率（HR）及ABP的變化規(guī)律，從而檢測(cè)患者血管動(dòng)力及神經(jīng)調(diào)節(jié)機(jī)制。

心電-脈搏協(xié)同判決方法是近年來(lái)研究較多的協(xié)同判決方法，二者相關(guān)度較高，且都易于檢測(cè)，其波形特征值之間的相似度與相異度都可作為重要的診斷參數(shù)。

文獻(xiàn)[10]通過(guò)檢測(cè)ECG信號(hào)的R峰值與動(dòng)脈搏信號(hào)的波峰兩大時(shí)域特征，可以計(jì)算出兩者時(shí)間差作為脈搏傳導(dǎo)時(shí)間（PTT），相比于傳統(tǒng)的互功率譜與雙頻譜相位特性等頻域計(jì)算法，該方法精度更高，并且實(shí)時(shí)性更強(qiáng)，但是卻會(huì)產(chǎn)生較大的運(yùn)算量。文獻(xiàn)[11]通過(guò)檢測(cè)心電與脈搏的信號(hào)特征變化，用線性分析法實(shí)時(shí)反應(yīng)被檢測(cè)者情緒的波動(dòng)。

文獻(xiàn)[12]融合心電波形與脈搏傳導(dǎo)時(shí)間完美生成血壓波形，基于心電波形穩(wěn)定可靠等特性，生成的血壓波形具有更強(qiáng)的魯棒性。該方法為心電、血壓、脈搏三者的相互結(jié)合開(kāi)辟了廣大的空間。

將心血管體征信號(hào)用于對(duì)呼吸系統(tǒng)疾病的判決診斷中，這是近年來(lái)研究較新、發(fā)展較快的技術(shù)領(lǐng)域。心電-呼吸協(xié)同判決法在對(duì)某些疾病的診斷中顯得尤為需要，如睡眠呼吸暫停綜合癥等。

文獻(xiàn)[13]研究了一種從心電波形中推導(dǎo)出呼吸特征的方法，經(jīng)對(duì)比證實(shí)，從心電信號(hào)中推倒出的呼吸特征值與原始呼吸特征相吻合。文獻(xiàn)[14]長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)睡眠呼吸暫停綜合癥患者日夜呼吸及心電狀況，為以后該疾病的診斷治療提供了更可靠更權(quán)威的數(shù)據(jù)資料。在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[15]重點(diǎn)研究患者呼吸暫?；虻屯鈺r(shí)心電特征的變化情況，從而反映出呼吸狀態(tài)對(duì)心電狀態(tài)的影響。文獻(xiàn)[16]引入血氧飽和度這一體征參量，結(jié)合傳統(tǒng)心電信號(hào)分析，檢測(cè)患者異常呼吸的頻率及危險(xiǎn)程度。文獻(xiàn)[17]更在前人研究的基礎(chǔ)上，提出使用血壓監(jiān)測(cè)或光體積描記術(shù)（PPG）等先進(jìn)技術(shù)檢測(cè)異常呼吸狀態(tài)的方法，給出了多種生命體征與呼吸率之間的聯(lián)系方案，并為呼吸疾病診斷方法拓寬了思路。

多體征協(xié)同判決技術(shù)目前僅能利用少數(shù)幾種生命體征信息，且大多用在一些特定的疾病診斷中，缺乏普遍適用的融合診斷理論知識(shí)。而且經(jīng)典樣本數(shù)據(jù)的缺乏，也嚴(yán)重影響了多體征協(xié)同判決方法研究的廣泛化程度。

基于以上實(shí)際問(wèn)題，并參考目前的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)可發(fā)展出這樣一種思路：在少數(shù)幾種臨床知識(shí)經(jīng)驗(yàn)較為豐富的疾病監(jiān)測(cè)診斷中使用多體征協(xié)同判決方法，如心血管疾病、呼吸系統(tǒng)疾病等；而其他相對(duì)獨(dú)立的生命體征，如體溫、血糖、血氧等參數(shù)，仍采用傳統(tǒng)的閾值判別法進(jìn)行監(jiān)測(cè)；利用冗余機(jī)制與協(xié)同機(jī)制，對(duì)單體征判決結(jié)果進(jìn)行反饋。如此將協(xié)同機(jī)制與閾值判決法相結(jié)合，既可解決目前主流監(jiān)護(hù)系統(tǒng)智能化程度低等問(wèn)題，也能充分利用體溫等基本生命體征。

1.3 優(yōu)缺點(diǎn)分析

現(xiàn)有的各種基于知識(shí)建模的疾病診斷方法較為充分地利用了臨床診斷知識(shí)，具有知識(shí)表達(dá)直觀、易于理解和解釋?zhuān)阌谶M(jìn)行知識(shí)查詢(xún)、更新和維護(hù)等優(yōu)點(diǎn)。其缺點(diǎn)主要在于所建模型的正確程度過(guò)分依賴(lài)于知識(shí)獲取及知識(shí)表達(dá)的準(zhǔn)確程度：醫(yī)學(xué)知識(shí)多屬于經(jīng)驗(yàn)科學(xué)，如在心電圖診斷過(guò)程中，從不同知識(shí)源獲取來(lái)的心電圖知識(shí)可能并不一致，再加上臨床心電圖診斷涉及到的知識(shí)內(nèi)容繁多，不同診斷知識(shí)之間相互關(guān)系繁雜，都使得知識(shí)獲取是一個(gè)耗時(shí)并且耗力的過(guò)程。

2 基于樣本數(shù)據(jù)的決策級(jí)

數(shù)據(jù)融合技術(shù)

基于樣本數(shù)據(jù)的融合技術(shù)需要典型樣本數(shù)據(jù)庫(kù)為支持，因此只能應(yīng)用于個(gè)別擁有經(jīng)典數(shù)據(jù)庫(kù)的體征診斷識(shí)別中，如心電信號(hào)。也就是說(shuō)，基于樣本數(shù)據(jù)的融合技術(shù)僅能應(yīng)用于個(gè)別單體征信號(hào)的分類(lèi)診斷，無(wú)法運(yùn)用于多體征的協(xié)同判決?；跇颖緮?shù)據(jù)的方法以分類(lèi)器設(shè)計(jì)為其技術(shù)核心，按照所采用分類(lèi)器形式的不同，主要可分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（NN）、支持向量機(jī)法（SVM）以及在SVM的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)法（LSSVM）。

2.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的智能識(shí)別技術(shù)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合算法主要思想是首先通過(guò)預(yù)處理將原始傳感器信息轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，然后由反饋部分將預(yù)處理結(jié)果調(diào)整到最佳可信度，從而得到所需的精度，最后由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成信息融合。目前，研究人員將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與多種其他算法相結(jié)合，在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域發(fā)展前景廣闊。

文獻(xiàn)[18]提出了一種適用于便攜終端的心電信號(hào)融合方案。該方案證明通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)提取的特征值進(jìn)行分類(lèi)，可有效降低設(shè)備復(fù)雜度，提高數(shù)據(jù)融合的效率和精確度。文獻(xiàn)[19]提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高頻心電信號(hào)（HFECG）獨(dú)立識(shí)別方案。做到了在短時(shí)間內(nèi)用盡可能少的樣本將HFECG轉(zhuǎn)移至NN中，有效提高了數(shù)據(jù)識(shí)別準(zhǔn)確率和分類(lèi)效率。

文獻(xiàn)[20]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于冠心病監(jiān)護(hù)病房（CCU）的智能診斷系統(tǒng)，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)疾病進(jìn)行分類(lèi)，并通過(guò)模糊專(zhuān)家系統(tǒng)對(duì)病人的病情進(jìn)行診斷決策，采用可回溯病例分析法，可以對(duì)病人生理信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)、分析、解釋?zhuān)?duì)所有反映病人生理信息的電氣信號(hào)進(jìn)行處理、編輯以及存儲(chǔ)。

文獻(xiàn)[21]比較了模糊神經(jīng)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法兩者對(duì)心電信號(hào)ECG處理的精確性。經(jīng)樣本測(cè)試，模糊神經(jīng)算法具有更好的表現(xiàn)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行分布式處理方式及其特有的高度容錯(cuò)性和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，使它在模式識(shí)別領(lǐng)域內(nèi)有很大的應(yīng)用潛力。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)需要大量樣本數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)間通常較長(zhǎng)，且對(duì)訓(xùn)練樣本的廣泛性和代表性有一定的要求。目前尚未建立起成熟完善的理論體系和樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、參數(shù)的選擇無(wú)一定理論可遵循，而且一般基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則進(jìn)行學(xué)習(xí)，容易出現(xiàn)“過(guò)學(xué)習(xí)”現(xiàn)象而導(dǎo)致推廣能力下降。

2.2基于支持向量機(jī)的智能識(shí)別技術(shù)

SVM是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則基礎(chǔ)上的一種機(jī)器學(xué)習(xí)和模式分類(lèi)方法。SVM進(jìn)行分類(lèi)的基本思想是：通過(guò)用滿足Mercer條件的核函數(shù)定義的非線性變換，將原始特征空間變換到新的高維特征空間，在變換后的高維特征空間中求取最優(yōu)線性分類(lèi)界面，使得該分類(lèi)界面不但能將兩類(lèi)無(wú)錯(cuò)誤地互相分開(kāi)，而且可以使兩類(lèi)的分類(lèi)間隔最大。

文獻(xiàn)[22]從患者夜間心電圖中提取有用特征，并利用SVM，對(duì)阻塞性睡眠呼吸暫停綜合征進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)識(shí)別。

文獻(xiàn)[23-24]運(yùn)用SVM對(duì)心跳時(shí)間序列進(jìn)行分類(lèi)，并用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和信號(hào)分析技術(shù)從信號(hào)中提取特征。文獻(xiàn)[25]在SVM的基礎(chǔ)上，提出了一種有效的心電信號(hào)分類(lèi)學(xué)習(xí)方案。從一個(gè)理想的小樣本訓(xùn)練集開(kāi)始，該方案重復(fù)地從目標(biāo)大數(shù)據(jù)集中選擇心電信號(hào)樣本，并將它們添加到訓(xùn)練集中，直到該訓(xùn)練集與典型模板相匹配。該方案能夠在確保分類(lèi)準(zhǔn)確性的同時(shí)，最大限度地減少樣品數(shù)量，提高效率。

文獻(xiàn)[26]提出基于SVM與粒子群優(yōu)化算法對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。該方案提出一個(gè)粒子群優(yōu)化算法的新穎分類(lèi)系統(tǒng)，用來(lái)提高SVM分類(lèi)機(jī)的泛化性能，相較于其他的一些分類(lèi)方案，該方案大幅提升了分類(lèi)準(zhǔn)確率。

SVM具有良好的泛化能力，在很大程度上克服了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中局部最優(yōu)解等問(wèn)題，并在解決小樣本、非線性和高維模式等問(wèn)題方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，但其性能仍受訓(xùn)練樣本的限制，實(shí)際應(yīng)用中也存在計(jì)算復(fù)雜度高等諸多問(wèn)題。

2.3 基于LSSVM的智能識(shí)別技術(shù)

為了減少SVM的計(jì)算復(fù)雜度，Suykens 等提出了LSSVM，用等式約束代替標(biāo)準(zhǔn)SVM不等式約束，將二次規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可用最小二乘法求解的線性方程組求解，這樣以來(lái)降低了計(jì)算復(fù)雜性，從而可以大大提高求解速度[27]。

文獻(xiàn)[28]提出一種基于LSSVM的可靠心率識(shí)別方案。文獻(xiàn)[29]將基于SVM的正交最小二乘算法應(yīng)用于對(duì)窒息嬰兒的哭聲進(jìn)行分類(lèi)，獲得了較高的分類(lèi)精度。文獻(xiàn)[30]在此基礎(chǔ)上對(duì)算法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，達(dá)到了更高的精度。但這兩個(gè)系統(tǒng)都需求較大的樣本數(shù)據(jù)，效率較低。

文獻(xiàn)[31]提出了一種基于層次法的腦磁共振（MR）圖像自動(dòng)分割技術(shù)。研究中，將作為先驗(yàn)信息的大腦概率圖譜與SVM相結(jié)合，采用LSSVM生成腦組織概率圖譜，得到了不錯(cuò)的分割效果。

文獻(xiàn)[32]提出了從心電圖自動(dòng)識(shí)別阻塞性睡眠呼吸暫停綜合征（OSAS）方案。該方案在特征識(shí)別階段使用了LSSVM作為分類(lèi)器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)特征參數(shù)的精確分離。

相比于其他分類(lèi)算法，LSSVM算法的分類(lèi)準(zhǔn)確度高，所需樣本數(shù)少，具有高度泛化能力，且不用估測(cè)傳統(tǒng)SVM中的高階導(dǎo)數(shù)，大大降低了運(yùn)算復(fù)雜性，可被視為一種較為理想的自學(xué)習(xí)分類(lèi)算法。

2.4 優(yōu)缺點(diǎn)分析

現(xiàn)有的各種基于樣本建模的疾病診斷方法具有可自動(dòng)完成知識(shí)獲取，診斷推理過(guò)程簡(jiǎn)單快捷，效率較高等優(yōu)點(diǎn)，其缺點(diǎn)在于分類(lèi)性能依賴(lài)于訓(xùn)練樣本的選擇，受樣本數(shù)量的限制，訓(xùn)練耗時(shí)長(zhǎng)，工作量巨大，且診斷過(guò)程不易被理解和解釋?zhuān)瑹o(wú)法對(duì)醫(yī)療知識(shí)進(jìn)行充分利用，所以其應(yīng)用多局限于少數(shù)幾種單體征病理信號(hào)的分類(lèi)識(shí)別。

3 結(jié)束語(yǔ)

單純從技術(shù)性能來(lái)講，基于樣本數(shù)據(jù)的決策級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的綜合性能明顯強(qiáng)于基于知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的，尤其是基于LSSVM的融合技術(shù)，具有診斷過(guò)程簡(jiǎn)單快捷，訓(xùn)練時(shí)間相對(duì)較短，分類(lèi)精度趨于完美等重要優(yōu)勢(shì)，其缺陷在于需要典型樣本數(shù)據(jù)為依托。對(duì)于單種生命體征信號(hào)，如心電信號(hào)，早在上世紀(jì)90年代一些國(guó)家就已建立起了完善的典型醫(yī)用數(shù)據(jù)庫(kù)，樣本數(shù)據(jù)的問(wèn)題已經(jīng)得到很好解決，所以基于樣本數(shù)據(jù)的決策級(jí)數(shù)據(jù)融合技術(shù)將在單種生命體征的分類(lèi)診斷中擁有廣闊的發(fā)展前景。但是，在樣本數(shù)據(jù)相對(duì)缺乏的疾病診斷和多體征協(xié)同診斷領(lǐng)域，基于知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)療數(shù)據(jù)融合技術(shù)仍然占據(jù)了主流地位。

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收稿日期：2012-12-03

作者簡(jiǎn)介

婁夢(mèng)茜，南京郵電大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院信息網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)業(yè)在讀碩士研究生；研究方向?yàn)檐浖夹g(shù)在通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，主要從事物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)融合、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的研究；已發(fā)表論文1篇。

鄧碩，西南科技大學(xué)畢業(yè)；現(xiàn)任中興通訊業(yè)務(wù)研究院技術(shù)預(yù)研工程師；先后從事USSD、短信和M2M平臺(tái)等開(kāi)發(fā)，研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)融合和視頻分析等。

孫知信，南京郵電大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師；研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與安全，目前主要從事物聯(lián)網(wǎng)尋址、多媒體通信、網(wǎng)絡(luò)安全方面的研究；已發(fā)表論文50篇。