一种传染病时空聚集性探测分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种传染病时空聚集性探测分析方法，包括：获取目标区域的传染病病发案例数据，并对目标区域进行划分，获取多个与之对应的子区域；对每个所述子区域进行时空扫描计算，获得每个子区域的病发案例总数；并将所述每个子区域的病发案例总数通过预设的似然函数，计算得到每个子区域的似然值；所述似然值最大的子区域作为聚集子区域；将所述似然值最大的子区域作为聚集子区域，并对所述聚集子区域进行非随机性的显著性分析，得出所述聚集性子区域的聚集概率。本发明专利技术对传染病疫情的聚集性探测，大大简化了分析过程，减少了人工干预，提高了工作效率，并能为以后开展针对性的预防控制措施，提供了科学参考依据。提供了科学参考依据。提供了科学参考依据。

【技术实现步骤摘要】
一种传染病时空聚集性探测分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及公共卫生疾病预防
，特别是涉及一种传染病时空聚集性探测分析方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，在传染病时空聚集性探测研究领域中，常用的方法可归纳为地图制图法和数据分析法。
[0003]地图制图法，根据病例的个体数据或者区域统计数据编制感染地图，通过可视化的形式定性地探测感染热点，包括撒点法、分级统计法、分区密度法、网格法等；数据分析法，是通过对病例数据进行处理和分析，得到定量的分析结果，大多数分析结果也可以通过地图制图的方式进行展示，包括聚类法、空间自相关法等。
[0004]但是地图制图法和数据分析的聚类法、空间自相关分析等分析的所得到的结果都不够准确。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是：提供一种传染病时空聚集性探测分析方法及系统，能够对提供的传染病数据进行时空扫描，实现对传染病疫情的聚集性探测，大大简化了分析过程，减少了人工干预，提高了工作效率。同时结合了地理信息系统，更加直观、全面地展示了发病聚集区域，为以后开展针对性的预防控制措施，提供了科学参考依据。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供了一种传染病时空聚集性探测分析方法，包括：
[0007]获取目标区域的传染病病发案例数据，并对目标区域进行划分，获取多个与之对应的子区域；
[0008]对每个所述子区域进行时空扫描计算，获得每个子区域的病发案例总数；并将所述每个子区域的病发案例总数通过预设的似然函数，计算得到每个子区域的似然值；所述似然值最大的子区域作为聚集子区域；
[0009]将所述似然值最大的子区域作为聚集子区域，并对所述聚集子区域进行非随机性的显著性分析，得出所述聚集性子区域的聚集概率。
[0010]进一步地，所述似然函数，采用如下公式表示：
[0011][0012]其中，为似然值，C为记录病发案例总数，u为扫描子区域的预期病发人数，n为扫描子的实际病发人数。
[0013]进一步地，所述显著性分析包括：蒙特卡罗方法和T检验方法。
[0014]本专利技术实施例还提供一种传染病时空聚集性探测分析系统，包括：扫描单元、数据处理单元和分析单元；其中，
[0015]所述扫描单元，用于获取目标区域的传染病病发案例数据，并对目标区域进行划分，获取多个与之对应的子区域；
[0016]所述数据处理单元，用于对每个所述子区域进行时空扫描计算，获得每个子区域的病发案例总数；并将所述每个子区域的病发案例总数通过预设的似然函数，计算得到每个子区域的似然值；所述似然值最大的子区域作为聚集子区域；
[0017]所述分析单元，用于将所述似然值最大的子区域作为聚集子区域，并对所述聚集子区域进行非随机性的显著性分析，得出所述聚集性子区域的聚集概率。
[0018]进一步地，所述似然函数，采用如下公式表示：
[0019][0020]其中，为似然值，C为记录病发案例总数，u为扫描子区域的预期病发人数，n为扫描子的实际病发人数。
[0021]进一步地，所述显著性分析包括：蒙特卡罗方法和T检验方法。
[0022]本专利技术实施例还提供一种计算机终端设备，包括：一个或多个处理器；存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一项所述的传染病时空聚集性探测分析方法。
[0023]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的传染病时空聚集性探测分析方法。
[0024]本专利技术实施例一种传染病时空聚集性探测分析方法及系统与现有技术相比，其有益效果在于：
[0025]采用基于时空扫描统计的数据分析方法，将时间和空间两个维度结合起来进行分析，使得分析结果更为科学与全面，并且本专利技术还可以通过动态变化的窗口来探测感染热点的位置和规模，比其他方法的探测能力和使用价值更强。
附图说明
[0026]图1为本专利技术某一实施例提供的一种传染病时空聚集性探测分析方法的流程示意图；
[0027]图2为本专利技术某一实施例提供的一种传染病时空聚集性探测分析系统的结构示意图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
[0030]应当理解，在本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0031]术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0032]术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0033]本专利技术第一实施例：
[0034]如图1所示，本专利技术实施例提供的一种传染病时空聚集性探测分析方法，所述方法至少包括如下步骤：
[0035]S101、获取目标区域的传染病病发案例数据，并对目标区域进行划分，获取多个与之对应的子区域；
[0036]需要说明的是，对于步骤S101，首先需要选定目标区域，获取目标区域传染病病发案例数据，然后对目标区域进行划分，并获得相应的子区域，然后通过扫描对应的子区域，获得该子区域的病发案例总数。
[0037]S102、对每个所述子区域进行时空扫描计算，获得每个子区域的病发案例总数；并将所述每个子区域的病发案例总数通过预设的似然函数，计算得到每个子区域的似然值；所述似然值最大的子区域作为聚集子区域；
[0038]需要说明的是，所述似然函数是一种关于统计模型参数的函数，似然函数在推断统计学(Statistical inference)中扮演重要角色，尤其是在参数估计方法中。在教科书中，似然常常被用作“概率”的同义词。但是在统计学中，二者有截然不同的用法。概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。例如，对于“一枚正反对称的硬币上抛十次”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对于“一枚硬币上抛十次”，我们则可以问，这枚硬币正反面对称的“似然”程度是多少。
[0039]“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种传染病时空聚集性探测分析方法，其特征在于，包括：获取目标区域的传染病病发案例数据，并对目标区域进行划分，获取多个与之对应的子区域；对每个所述子区域进行时空扫描计算，获得每个子区域的病发案例总数；并将所述每个子区域的病发案例总数通过预设的似然函数，计算得到每个子区域的似然值；所述似然值最大的子区域作为聚集子区域；将所述似然值最大的子区域作为聚集子区域，并对所述聚集子区域进行非随机性的显著性分析，得出所述聚集性子区域的聚集概率。2.根据权利要求1所述的传染病时空聚集性探测分析方法，其特征在于，所述预设的似然函数，采用如下公式表示：其中，llr为似然值，C为记录病发案例总数，u为扫描子区域的预期病发人数，n为扫描子的实际病发人数。3.根据权利要求1所述的传染病时空聚集性探测分析方法，其特征在于，所述显著性分析包括：蒙特卡罗方法和T检验方法。4.一种传染病时空聚集性探测分析系统，其特征在于，包括：扫描单元、数据处理单元和分析单元；其中，所述扫描单元，用于获取目标区域的传染病病发案例数据，并对目标区域进行划分，获取多个与之对应的子区域；所述数据处理单元，用于对每个所述子区域进行时空扫描计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：童昊昕，洪鸿彬，姚书洁，李家宝，
申请(专利权)人：航天精一广东信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：