本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘算法的頸動脈硬化斑塊診斷研究

  更多相關文章： 數(shù)據(jù)挖掘 BP算法 C4.5算法 支持向量機 頸動脈硬化斑塊 頸動脈血流動力學信息

【摘要】：在我國60歲以上人群中頸動脈硬化的發(fā)病率高達70%以上,患病年齡也已從60歲提前至45歲,嚴重威脅著中老年人身體健康。目前對該疾病的診斷主要是通過醫(yī)生人工完成,不僅工作效率低下,而且大量高維的數(shù)據(jù)人腦很難分析。針對這些問題,論文使用數(shù)據(jù)挖掘工具Weka對來自西安唐都醫(yī)院的311例頸動脈硬化患者電子病歷中的血流動力學信息數(shù)據(jù)集,分別使用分類算法中經(jīng)典的BP (Back Propagation)算法、C4.5算法與支持向量機建立頸動脈硬化斑塊診斷分類器,對比分析得出性能最優(yōu)的是支持向量機分類器。并通過進一步的集成優(yōu)化,使得該支持向量機分類器性能得到了較大提高,進而幫助醫(yī)生對頸動脈硬化斑塊做出科學的診斷決策。以下是論文研究分析的主要內(nèi)容：1)充分理解頸動脈硬化斑塊臨床診斷指標。通過分析可知頸動脈的血流動力學信息與頸動脈硬化斑塊的形成有著密切關系,提取該部分數(shù)據(jù)并將血流動力學信息的所有屬性作為此次數(shù)據(jù)挖掘的主要研究對象。2)對頸動脈血流動力學信息數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)預處理。首先,將數(shù)據(jù)格式調(diào)整為ARFF (Attribute Relation File Format)文件格式;其次,將血流動力學信息中的所有屬性根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘算法的不同需求進行規(guī)范化;最后,使用不同屬性選擇方法對無關屬性進行過濾,篩選出最為相關的屬性子集建立分類器。3)分別使用BP算法、C4.5算法以及支持向量機算法建立頸動脈硬化斑塊診斷分類器。每種算法建模時都有自己的參數(shù),因此使用不同的參數(shù)選擇方法進行選擇,選擇時的原則是選取一定范圍內(nèi)能使所建分類器準確率最優(yōu)的參數(shù)組合并使用這一組合建模。4)評估三個診斷模型并選擇其中性能最優(yōu)的支持向量機診斷模型進一步優(yōu)化。分別對BP分類器、C4.5分類器與支持向量機分類器從建模時間、可解釋性、誤差與成本四個方面進行對比分析并選擇三者之中性能最好的,通過評估結果可知性能最優(yōu)的是支持向量機分類器,但仍有進步空間,因此利用集成學習中的Adaboost算法對其進行優(yōu)化。通過實驗得到了與頸動脈硬化斑塊形成最為相關的血流動力學屬性,并且在所建立的三種頸動脈硬化斑塊分類器中性能最優(yōu)的是支持向量機分類器。在對此支持向量機分類器進行集成優(yōu)化后該診斷型分類器的性能得到了較大提高,最終的分類準確率為75.5%,優(yōu)化后的分類器有助于醫(yī)生對頸動脈硬化斑塊做出科學的診斷決策,雖然實際診斷中不能僅憑血流動力學信息做出定論性的診斷預測但它對診斷結果的影響也是不容忽視的。
【關鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 BP算法 C4.5算法 支持向量機 頸動脈硬化斑塊 頸動脈血流動力學信息
【學位授予單位】：陜西科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R543.4;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 課題來源10
• 1.2 課題背景與研究意義10-11
• 1.3 國內(nèi)外應用研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13
• 1.4 課題研究內(nèi)容及主要工作13-14
• 1.5 論文組織結構14-15
• 2 相關理論與技術基礎15-27
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘15-18
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述15
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘定義15
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘流程15-18
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘常用分類算法18-26
• 2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡18-21
• 2.2.2 C4.5決策樹算法21-24
• 2.2.3 支持向量機24-26
• 2.3 本章小結26-27
• 3 頸動脈硬化斑塊臨床檢測27-30
• 3.1 頸動脈血管的超聲檢查27-28
• 3.2 頸動脈血流動力學信息28-29
• 3.3 本章小結29-30
• 4 頸動脈硬化斑塊數(shù)據(jù)挖掘30-50
• 4.1 Weka數(shù)據(jù)挖掘工具簡介30-34
• 4.1.1 ARFF文件結構32-33
• 4.1.2 頸動脈血流動力信息樣本集的ARFF文件33-34
• 4.2 數(shù)據(jù)準備34-39
• 4.2.1 數(shù)據(jù)預處理35-39
• 4.3 頸動脈硬化血流信息數(shù)據(jù)建模39-49
• 4.3.1 BP算法建模39-43
• 4.3.2 C4.5算法建模43-46
• 4.3.3 支持向量機建模46-49
• 4.4 本章小結49-50
• 5 評估與優(yōu)化50-62
• 5.1 實驗環(huán)境50
• 5.2 評估方法簡介50-52
• 5.3 BP算法、C4.5算法、支持向量機評估結果對比分析52-56
• 5.3.1 建模時間對比分析52
• 5.3.2 可解釋性對比分析52-53
• 5.3.3 誤差對比分析53
• 5.3.4 成本對比分析53-56
• 5.4 集成學習56-61
• 5.4.1 常用集成學習算法57-58
• 5.4.2 支持向量機集成學習58-61
• 5.5 本章小結61-62
• 6 總結與展望62-64
• 6.1 全文總結62-63
• 6.2 展望63-64
• 致謝64-65
• 參考文獻65-69
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文目錄69-70

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