基于數(shù)據(jù)挖掘的泌尿外科臨床決策支持系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來(lái)，醫(yī)學(xué)工程有了飛速的發(fā)展，大量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)通過(guò)測(cè)量?jī)x器被詳細(xì)的記錄下來(lái)，因此導(dǎo)致醫(yī)學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)海量增長(zhǎng)。在如此海量的數(shù)據(jù)庫(kù)中利用各種數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)和總結(jié)各種疾病的臨床表現(xiàn)、發(fā)展規(guī)律和它們之間的相互關(guān)系，比較各種診療方案的療效，這對(duì)于疾病的診斷、治療甚至是醫(yī)學(xué)研究來(lái)說(shuō)都是很有價(jià)值和意義的。
　　本文首先綜述了醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的主要特點(diǎn)、基本過(guò)程、關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展方向。然后對(duì)基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)方法的泌尿外科疾病診斷進(jìn)行了研究，接

2、著提出了一種基于頻繁閉項(xiàng)集的新關(guān)聯(lián)分類(lèi)算法ACCF。ACCF算法基于頻繁閉項(xiàng)集，這是因?yàn)轭l繁閉項(xiàng)集的數(shù)量遠(yuǎn)少于頻繁項(xiàng)集的數(shù)量，且根據(jù)頻繁閉項(xiàng)集可以獲取全部的頻繁項(xiàng)集，通過(guò)頻繁閉項(xiàng)集得到的類(lèi)關(guān)聯(lián)規(guī)則能獲取所有的規(guī)則。結(jié)合泌尿外科疾病數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，ACCF算法也對(duì)規(guī)則修剪和匹配方法進(jìn)行了改進(jìn)。
　　在對(duì)UCI數(shù)據(jù)庫(kù)中的18組數(shù)據(jù)集和泌尿外科疾病數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)表明，ACCF能挖掘出高質(zhì)量且不丟失任何信息的規(guī)則，不僅大大減少了候選類(lèi)關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)

3、量，而且在分類(lèi)準(zhǔn)確率上也高于具有代表性的傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)分類(lèi)算法—CBA算法。在對(duì)泌尿外科疾病集的診斷中，與本文中介紹的其他傳統(tǒng)分類(lèi)算法相比，ACCF也表現(xiàn)出了最高的分類(lèi)準(zhǔn)確率。
　　本文的內(nèi)容和取得的成果如下：
　?、賹?duì)泌尿外科疾病診斷中傳統(tǒng)的幾種分類(lèi)算法：決策樹(shù)、樸素貝葉斯、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分類(lèi)（CBA）進(jìn)行了研究，并做了大量的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。
　　②從理論上分析了傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則分類(lèi)算法存在的問(wèn)題，提出一種基于頻繁閉項(xiàng)集