【技术实现步骤摘要】
本公开涉及医疗领域，具体涉及基于dbscan-bp神经网络的拔牙术后并发症预测方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、随着科技的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术得到了飞速发展，其经过模型构建和模型训练后，能够很好的提取数据中蕴含的知识，实现数据空间相关性和时空相关性的预测，利用深度神经网络，在大量数据上训练，从而实现对于疾病并发症的预测诊断。现代人们随着生活水平的明显提高，对其口腔的美观与清洁要求逐渐升高，对口腔科的发展起到了促进的作用。拔牙术是一种广泛应用在口腔外科中的手术，由于口腔局部解剖结构复杂，操作空间有限等，口腔外科门诊拔牙并发症发生率极高，其中一些并发症通过积极有效的术后护理可以消除，但是存在着一些处理难度较大的并发症，临床常见的拔牙后并发症包括术后出血、肿胀、疼痛，也可导致血压、体温、脉搏的波动，对心血管病、血液病患者尤应注意，否则会带来严重后果，牙齿缺失可引起牙槽骨萎缩，邻牙和对邻牙移位或伸长，造成咀嚼障碍，前牙缺失直接影响发音和外观等...
【技术保护点】
1.基于DBSCAN-BP神经网络的拔牙术后并发症预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于DBSCAN-BP神经网络的拔牙术后并发症预测方法，其特征在于，所述生理特征数据包括面部口腔结构特征数据、口内检查结果、体格检查结果、生化检查结果及术后各种并发症影响因子特征数据。
3.如权利要求1所述的基于DBSCAN-BP神经网络的拔牙术后并发症预测方法，其特征在于，采用DBSCAN算法对生理特征数据进行特征分簇，扫描全部的生理特征数据，寻找核心点形成临时聚类簇，合并临时聚类簇得到聚类簇，直到当前临时聚类簇中的每一个点不在核心点列表，或...
【技术特征摘要】
1.基于dbscan-bp神经网络的拔牙术后并发症预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于dbscan-bp神经网络的拔牙术后并发症预测方法，其特征在于，所述生理特征数据包括面部口腔结构特征数据、口内检查结果、体格检查结果、生化检查结果及术后各种并发症影响因子特征数据。
3.如权利要求1所述的基于dbscan-bp神经网络的拔牙术后并发症预测方法，其特征在于，采用dbscan算法对生理特征数据进行特征分簇，扫描全部的生理特征数据，寻找核心点形成临时聚类簇，合并临时聚类簇得到聚类簇，直到当前临时聚类簇中的每一个点不在核心点列表，或者其密度直达的点都已经在该临时聚类簇时，该临时聚类簇升级成为聚类簇。
4.如权利要求1所述的基于dbscan-bp神经网络的拔牙术后并发症预测方法，其特征在于，所述构建bp神经网络静态模型包括三层前馈网，输入层、中间层以及输出层，各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，构成具有层次结构的前馈型神经网络静态模型。
5.如权利要求4所述的基于dbscan-bp神经网络的拔牙术后并发症预测方法，其特征在于，bp神经网络静态模型由正向计算和反向计算过程组成，在正向传播过程中，输入从输入层经隐藏单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态，若是在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播。...
【专利技术属性】
技术研发人员：南丽君，吕艾芹，吕苒，宗晓艳，刘娟，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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