數(shù)據(jù)挖掘在甲狀腺功能減退癥分類(lèi)中的應(yīng)用與研究.pdf

1、醫(yī)療信息化的發(fā)展，診斷數(shù)據(jù)量的激增，需要結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行深入分析，提取有潛在意義的知識(shí)。當(dāng)前基于甲狀腺功能減退癥(簡(jiǎn)稱(chēng)甲減)的分類(lèi)挖掘研究較少，只是純粹地從醫(yī)療分析的角度，統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的角度，單一數(shù)據(jù)挖掘模型的角度出發(fā)，未能將統(tǒng)計(jì)方法與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有機(jī)結(jié)合，也未能將數(shù)據(jù)挖掘的多種模型進(jìn)行綜合性地比較分析，以此決定甲減分類(lèi)模型的優(yōu)劣。
　　 本文針對(duì)甲減分類(lèi)在以上研究領(lǐng)域的不足，挖掘甲減的不同測(cè)量數(shù)據(jù)，從統(tǒng)計(jì)原理的方法和實(shí)際應(yīng)用

2、兩方面對(duì)多種分類(lèi)模型進(jìn)行了較為深入的研究。從變量要求、數(shù)據(jù)魯棒性、時(shí)間運(yùn)行、結(jié)果解釋、分類(lèi)準(zhǔn)確率和性能伸縮性等多因素，綜合研究了三類(lèi)模型的性能優(yōu)劣，對(duì)臨床甲減分類(lèi)診斷具有一定的參考作用和指導(dǎo)意義。本文所做的主要工作有：
　　 1)闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的相關(guān)概念和主要應(yīng)用領(lǐng)域，較為深入地分析了數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程CRISP-DM中的各個(gè)實(shí)施階段，及其產(chǎn)生的相應(yīng)結(jié)果。結(jié)合研究與應(yīng)用，對(duì)甲減分類(lèi)進(jìn)行較為透徹的業(yè)務(wù)理解。同時(shí)在數(shù)據(jù)理解過(guò)程中，進(jìn)行

3、了甲減屬性的深入探索，使訓(xùn)練集和測(cè)試集的選擇具備一般性。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面，針對(duì)相關(guān)變量字段存在的缺失值，離群值，無(wú)用屬性或冗余屬性等情況，進(jìn)行了較為全面的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。
　　 2)基于數(shù)據(jù)模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，本文著重探討了統(tǒng)計(jì)方法與數(shù)據(jù)挖掘的異同之處和相互關(guān)系，主要研究了判別式分析算法，Logistic回歸算法和CHAID決策樹(shù)算法的數(shù)學(xué)原理及應(yīng)用。通過(guò)建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘模型，得出了甲減分類(lèi)的主要判別指標(biāo)。以統(tǒng)計(jì)原理的方

4、法與多種數(shù)據(jù)挖掘模型相結(jié)合的方式，進(jìn)行了較為全面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和挖掘算法研究，找到較優(yōu)的挖掘模型，并進(jìn)一步將三種模型從不同測(cè)量因素上進(jìn)行綜合分析與比較。
　　 3)在Clementine12.0開(kāi)發(fā)環(huán)境下，采用了CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)過(guò)程進(jìn)行系統(tǒng)性的甲減挖掘研究與開(kāi)發(fā)，從總體上和細(xì)節(jié)上有機(jī)地把握挖掘?qū)嵤┻^(guò)程的六個(gè)階段，以一種結(jié)構(gòu)化的、體系化的、標(biāo)準(zhǔn)化的、可視化的流程進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作。利用Script腳本語(yǔ)言開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)挖掘的整