【摘要】：研究背景胸痛三聯(lián)征在臨床上有相似的胸痛癥狀,均為急癥重癥,誤診率居高。近年來,數(shù)據(jù)分類技術(shù)廣泛應(yīng)用于疾病的診斷分析,效果顯著;主要方法有決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等;其中,支持向量機(jī)在處理高維小樣本數(shù)據(jù)集時(shí)性能優(yōu)良。但傳統(tǒng)分類方法解決非平衡數(shù)據(jù)分類問題效果欠佳,因此,基于混合特征選擇的胸痛三聯(lián)征計(jì)算機(jī)輔助診斷能輔助醫(yī)生快速準(zhǔn)確下診斷結(jié)果,制定合理的治療策略。研究目的以主動(dòng)脈夾層、肺栓塞、急性心肌梗死患者的病史資料及檢驗(yàn)報(bào)告為研究對象,將CS-SVM與混合特征選擇方法應(yīng)用于胸痛三聯(lián)征的分類診斷,以實(shí)現(xiàn)保證分類正確率的同時(shí)降低時(shí)間復(fù)雜度,為胸痛三聯(lián)征的臨床診療提供參考指引。研究方法在支持向量機(jī)與特征選擇的基礎(chǔ)上,提出了CS-SVM與混合特征選擇分別應(yīng)用于胸痛三聯(lián)征的分類研究。其中CS-SVM應(yīng)用于胸痛三聯(lián)征的分類識別,混合特征選擇應(yīng)用于胸痛三聯(lián)征數(shù)據(jù)集的降維,并采用分類正確率與時(shí)間復(fù)雜度對其效果進(jìn)行評價(jià)。研究結(jié)果針對CS-SVM應(yīng)用于胸痛三聯(lián)征的分類研究,分別基于平衡數(shù)據(jù)集與非平衡數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)�；谄胶鈹�(shù)據(jù)集時(shí),采用經(jīng)典SVM與CS-SVM的對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證CS-SVM的優(yōu)勢;基于非平衡數(shù)據(jù)集時(shí),采用經(jīng)典SVM、PSO-SVM、GA-SVM與CS-SVM的對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證CS-SVM的分類效果,并采用五折交叉與隨機(jī)抽樣保證實(shí)驗(yàn)的合理性與科學(xué)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,CS-SVM在分類正確率上相比其他分類算法均有不同程度的提高,五折交叉正確率較穩(wěn)定,時(shí)間復(fù)雜度低。針對混合特征選擇應(yīng)用于胸痛三聯(lián)征數(shù)據(jù)集的降維,分別基于公開數(shù)據(jù)集與本研究數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。即CS-SVM的分類正確率與混合特征選擇后的分類正確率進(jìn)行對比;實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,基于公開數(shù)據(jù)集,混合特征選擇后的分類正確率大幅提升,時(shí)間復(fù)雜度大幅降低;基于本研究數(shù)據(jù)集,五折交叉正確率均有所提升,時(shí)間復(fù)雜度大幅降低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,混合特征選擇方法能獲取更少的、與分類相關(guān)的特征,獲取更優(yōu)的分類效果。
【學(xué)位授予單位】：寧夏醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.7;R459.7
【圖文】：

缺乏速度的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，易陷入局部最優(yōu)；GA 局部搜索能力較差，長，易受參數(shù)影響；ANN 的結(jié)構(gòu)難以確定，當(dāng)目標(biāo)函數(shù)復(fù)雜時(shí)，收研究針對胸痛三聯(lián)征此類非平衡數(shù)據(jù)集，結(jié)合 RBF、CS 和 SVM 胸痛三聯(lián)征計(jì)算機(jī)輔助診斷模型，通過該模型進(jìn)行分類識別。征選擇在生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中起著至關(guān)重要的作用[30]。特征選擇從有監(jiān)督(Supervised Learning)、半監(jiān)督(Semi-supervised Learningvised Learning)特征選擇[31]；從方法角度大致可分為過濾式(Filte)、嵌入式(Embedding)特征選擇；從特征子集的形成方式分類可分on)、啟發(fā)法(Heuristic)以及隨機(jī)法(Random)特征選擇，一般多從圖 1-1 為特征選擇分類圖。

(a)特征選擇 (b)特征提取圖 2-1 特征選擇與特征提取示意圖集搜索與評價(jià)沒有任何領(lǐng)域知識作為先驗(yàn)假設(shè)，從初始的特征集合中選取一個(gè)包含了所特征子集，只能遍歷所有可能的子集，但是特征個(gè)數(shù)稍多就無法進(jìn)行，會(huì)問題，其可行方法是基于評價(jià)結(jié)果產(chǎn)生一個(gè)最優(yōu)的候選子集。特征選擇過丟失重要特征，因此，子集的搜索與評價(jià)是關(guān)鍵，否則后續(xù)學(xué)習(xí)過程會(huì)因息而性能欠佳。1）子集搜索集搜索即從給定特征集合 1, 2, 3, , 中，對 個(gè)候選特征子集進(jìn)行 2最優(yōu)，于是將其作為第一輪的選定集；然后，在上一輪的選定集中加入成包含兩個(gè)特征的候選子集，假定在 k+1 輪時(shí)，最優(yōu)的候選(k+1)特征子

圖 2-2 子集搜索流程圖價(jià)給定數(shù)據(jù)集 ，假定 中第 類樣本所占的比例為樣本屬性均為離散型，對屬性子集 ，假定根據(jù)其, ，每個(gè)子集中的樣本在 上取值相同，于是我們 ( ) = ( ) ∑ =1 ( ) 義為： ( ) = ∑ =1log2 ( ) 越大，則特征子集 包含的有助于分類的信息

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本文編號：2802346