隨著醫(yī)療信息化的快速發(fā)展,醫(yī)療機(jī)構(gòu)在臨床診斷的過程中產(chǎn)生了大量的原始電子病歷數(shù)據(jù),存在著大量的可挖掘信息,作為臨床的輔助診斷。由于乳腺疾病患者的患病情況較為復(fù)雜,同一位患者可能會患有多種相關(guān)疾病,每個大類疾病分類下可能會存在很多的小類疾病,而小類疾病分類下又可能存在更細(xì)粒度的疾病類別。傳統(tǒng)的分類問題(如二分類和多標(biāo)簽分類)往往會忽略各標(biāo)簽之間存在的依賴關(guān)系并且分類算法輸出數(shù)目呈指數(shù)級,占用空間過大,造成預(yù)測性能不佳。因此本文提出了一種基于樹搜索的層次多標(biāo)簽乳腺疾病分類診斷方法,利用樹結(jié)構(gòu)可以充分考慮到標(biāo)簽集之間的層次結(jié)構(gòu)的依賴關(guān)系,規(guī)范化診斷結(jié)論。按診斷結(jié)果之間的層次關(guān)系構(gòu)建了層次多標(biāo)簽樹,通過對標(biāo)簽樹的路徑搜索,最終實現(xiàn)乳腺疾病的多標(biāo)簽分類。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 具體方法
    1.1 構(gòu)建層次標(biāo)簽樹
        1.1.1 獲取實體標(biāo)簽集
        1.1.2 疾病實體分類
        1.1.3 構(gòu)建層次標(biāo)簽樹
    1.2 基分類器訓(xùn)練
        1.2.1 訓(xùn)練集篩選
        1.2.2 基分類器訓(xùn)練
    1.3 多標(biāo)簽分類診斷
2 實驗
    2.1 實驗數(shù)據(jù)
    2.2 實驗評價標(biāo)準(zhǔn)
    2.3 多模型實驗對比
    2.4 多分類器實驗對比
    2.5 多閾值σ實驗對比
3 結(jié)束語



本文編號：3797718