隨著信息化醫(yī)療的快速發(fā)展,傳統(tǒng)醫(yī)療方式暴露出了很多問題,如海量數(shù)據(jù)的浪費以及診斷處理不及時等,這些問題正在被逐步解決,現(xiàn)代醫(yī)療技術正不斷給人們提供更高質量和更高效率的醫(yī)療服務。隨著越來越多臨床數(shù)據(jù)被存儲在醫(yī)療數(shù)據(jù)庫中,將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于患者的疾病數(shù)據(jù),挖掘出有價值的信息,將會為醫(yī)療決策和醫(yī)學研究做出相當重要的貢獻。近些年,研究者主要將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于糖尿病,高血壓以及心血管疾病等慢性病,很少將其應用在甲狀腺疾病方向上,而甲狀腺疾病是內分泌領域常見的高發(fā)病率疾病,也是除糖尿病以外的第二大內分泌疾病。因此,本文提出將數(shù)據(jù)挖掘技術中的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法與機器學習分類算法相結合的框架（AR-ANN和ARB）,不僅可以從海量信息中挖掘出有價值的信息,為甲狀腺疾病的預防和管控提供科學依據(jù),還有效的對甲狀腺疾病進行了分類診斷。本文設計并實現(xiàn)了甲狀腺疾病數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),挖掘隱藏在實際甲狀腺疾病臨床數(shù)據(jù)背后的知識,為醫(yī)生提供有力的診斷依據(jù)�？蚣軕肬CI機器學習庫中的二組真實甲狀腺數(shù)據(jù)集進行實驗分析,驗證了所提出框架的有效性和正確性。首先,利用數(shù)據(jù)清洗,變換,集成等數(shù)據(jù)倉庫技術對二組原始數(shù)據(jù)進行預處理。... 

【文章來源】：遼寧科技大學遼寧省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖

遼寧科技大學碩士學位論文15SPSS軟件進行完整的數(shù)據(jù)分析，流程為：數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)預處理，建模與分析，可視化分析。利用SPSS軟件將甲狀腺數(shù)據(jù)集中年齡屬性轉換后的部分實驗數(shù)據(jù)如圖3.2所示。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗與轉換后的數(shù)據(jù)集屬性如表3.1。圖3.1sick-euthyroid甲狀腺數(shù)據(jù)集的原始屬性和預處理后的屬性Fig.3.1Originalattributesandattributesafterpreprocessinginsick-euthyroiddataset圖3.2SPSSStatistics對年齡屬性預處理Fig.3.2DatapreprocessingofageattributebySPSSStatistics

遼寧科技大學碩士學位論文15SPSS軟件進行完整的數(shù)據(jù)分析，流程為：數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)預處理，建模與分析，可視化分析。利用SPSS軟件將甲狀腺數(shù)據(jù)集中年齡屬性轉換后的部分實驗數(shù)據(jù)如圖3.2所示。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗與轉換后的數(shù)據(jù)集屬性如表3.1。圖3.1sick-euthyroid甲狀腺數(shù)據(jù)集的原始屬性和預處理后的屬性Fig.3.1Originalattributesandattributesafterpreprocessinginsick-euthyroiddataset圖3.2SPSSStatistics對年齡屬性預處理Fig.3.2DatapreprocessingofageattributebySPSSStatistics

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3217399