發(fā)布時間：2017-12-15 00:24

  本文關(guān)鍵詞：基于機器學(xué)習(xí)的癌癥診斷方法研究

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【摘要】：醫(yī)療診斷是醫(yī)生根據(jù)其臨床經(jīng)驗和病人的癥狀來對病因進行判斷和決策的過程,在癌癥等疾病診斷決策中,早起的診斷和治療能夠大大提高病人的生存率,而錯誤的診斷可能會付出生命的代價。這種決策問題主要依賴于醫(yī)生的實際工作經(jīng)驗,需要經(jīng)過長期的實踐才能達到優(yōu)秀的決策水平,受到醫(yī)生的主觀經(jīng)驗和外界干擾因素的影響較大。目前,通過引入數(shù)學(xué)和推理模型來設(shè)計專家系統(tǒng)輔助醫(yī)生決策,用以幫助醫(yī)生進行診斷得到了越來越多的研究和關(guān)注。這類醫(yī)療專家系統(tǒng)使用醫(yī)生的經(jīng)驗和診斷知識來設(shè)計判斷規(guī)則,并建立知識庫,使用推理的方式進行診斷。然而由于基于規(guī)則的專家系統(tǒng)具有知識的獲取和表達困難、推理效率低下等缺點,使得其應(yīng)用具有一定的局限性,很難很好的幫助醫(yī)生診斷癌癥等復(fù)雜疾病。隨著機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展,大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)為使用機器學(xué)習(xí)算法來設(shè)計診斷輔助決策系統(tǒng)提供了前提條件。本文以乳腺癌為實驗數(shù)據(jù),提出了使用機器學(xué)習(xí)算法來輔助診斷。首先,介紹了智能醫(yī)療的主要手段和機器學(xué)習(xí)方法在智能醫(yī)療中的應(yīng)用。其次,詳細介紹了支持向量機、遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法的理論基礎(chǔ)及在智能診斷中的應(yīng)用,并將遺傳算法和粒子群算法與支持向量機結(jié)合,提出融合GA-SVM和PSO-SVM的研究方法。最后,并采用威斯康辛大學(xué)(WCBD)醫(yī)院的乳腺癌數(shù)據(jù)集進行實驗,給出實驗結(jié)果和分析。結(jié)合GA-SVM和PSO-SVM算法的實驗結(jié)果,提出一種基于集成學(xué)習(xí)的癌癥診斷研究方法,并對數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練和測試。從實驗結(jié)果可以看出,基于集成學(xué)習(xí)的方法對癌癥病例具有較好的識別效果,采用機器學(xué)習(xí)的方法為乳腺癌的診斷提出了一種新的研究思路和方法,為促進智能醫(yī)療提供了研究方向,具有很重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R730.4;TP181

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