本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的輔助預(yù)防和治療2型糖尿病的研究　出處：《蘭州理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：本文以數(shù)據(jù)挖掘為基本方法,研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在醫(yī)療數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用,以輔助預(yù)防和治療2型糖尿病為研究目的,找出2型糖尿病的眾多高危風(fēng)險因素及其致病程度,進(jìn)行預(yù)測,并提出以聚類分析和灰色關(guān)聯(lián)度理論為方法,輔助2型糖尿病的胰島素治療,避免過量或不足量注射胰島素的危害。1.研究數(shù)據(jù)挖掘的基本方法理論,并研究關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及其最經(jīng)典的Apriori算法和算法的性能,找出經(jīng)典算法待改進(jìn)之處。分析已有的頻繁模式增長改進(jìn)算法,研究其基本思想,并針對經(jīng)典算法生成大量無用候選項集的弊端,提出新了的改進(jìn)方法。2.對經(jīng)典Apriori算法、頻繁模式增長算法、改進(jìn)的Apriori算法進(jìn)行Matlab7.0仿真實(shí)驗,對比分析三種算法各自的優(yōu)勢和缺點(diǎn)。研究發(fā)現(xiàn),頻繁模式增長算法適用于搜索長頻繁項集,且對低支持度閾值的數(shù)據(jù)挖掘有良好的效率,經(jīng)典算法適用于搜索短頻繁模式,對高支持度閾值的挖掘有較好的效率,改進(jìn)算法綜合適用范圍較高,在高支持度和低支持度都有較好表現(xiàn)。3.為了找出可能引發(fā)2型糖尿病的風(fēng)險因素及其致病程度,本文對蘭州某三甲醫(yī)院6年的2型糖尿病病歷數(shù)據(jù)和醫(yī)院電子病歷檔案進(jìn)行改進(jìn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理,將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成挖掘軟件可以識別布爾型數(shù)據(jù),導(dǎo)入SPSS Clementine 12.0數(shù)據(jù)挖掘軟件關(guān)聯(lián)規(guī)則算法模塊,找出34個分段屬性各自的致病程度,并制成評分軟件,首次提出了一種供大眾自行進(jìn)行2型糖尿病預(yù)測和預(yù)防的工具。4.為了得到去除激變數(shù)值的、能準(zhǔn)確代表2型糖尿病患者餐前、餐后等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的血糖數(shù)據(jù),本文提出以分步聚類算法,應(yīng)用SPSS Clementine 12.0數(shù)據(jù)挖掘軟件對動態(tài)血糖儀全天每一個關(guān)鍵檢測點(diǎn)30分鐘內(nèi)的30個數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,找出能夠代表患者健康狀況的8個餐前、餐后等關(guān)鍵檢測點(diǎn)數(shù)據(jù),避免血糖值的瞬時激變影響測量結(jié)果。5.為了避免不適量注射胰島素,給2型糖尿病病人身體的二次傷害,本文提出以灰色關(guān)聯(lián)度理論方法,分析分步聚類算法預(yù)處理后得到的8個關(guān)鍵檢測點(diǎn)數(shù)據(jù),并根據(jù)其與患者血糖值的最優(yōu)比較序列進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析,找出一條最能代表患者注射適量胰島素的曲線,作為治療曲線,輔助2型糖尿病患者的胰島素治療,首次提出了一種數(shù)據(jù)挖掘輔助2型糖尿病胰島素治療的方案。
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;R587.1

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本文編號：1328460