發(fā)布時間：2020-08-11 16:52

【摘要】：隨著智慧醫(yī)療地不斷發(fā)展,運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從復雜的醫(yī)療大數(shù)據(jù)中找出對治療及預防疾病有用的醫(yī)學規(guī)律,已成為醫(yī)療信息化的研究重點,而關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘作為其中重要的分支,可以從既往診斷和歷史治療記錄中有效的發(fā)現(xiàn)有用的醫(yī)學規(guī)律。根據(jù)有關(guān)資料統(tǒng)計,我國的糖尿病患者發(fā)病率每年都在上升。由糖尿病引發(fā)的并發(fā)癥會導致患者身體代謝紊亂,長期的藥物治療給個人、家庭及社會帶來巨大的壓力。因此,通過對糖尿病患者信息系統(tǒng)的疾病診斷數(shù)據(jù)進行挖掘分析,可以得出的關(guān)聯(lián)規(guī)則能輔助醫(yī)生預估糖尿病患者將會有何并發(fā)癥,使醫(yī)療資源得到合理的利用。本文選取了廣西南寧市某三級甲等醫(yī)院糖尿病患者的醫(yī)學診斷資料,采用改進的關(guān)聯(lián)規(guī)則方法對糖尿病并發(fā)癥的相關(guān)性進行研究,并將挖掘流程進行界面化,設計實現(xiàn)糖尿病并發(fā)癥數(shù)據(jù)挖掘原型和患者信息系統(tǒng)。以下是本課題主要完成的工作:(1)數(shù)據(jù)預處理。以糖尿病患者的疾病診斷數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,創(chuàng)建糖尿病患者疾病診斷數(shù)據(jù)庫。運用Oracle的PL/SQL Developer查詢工具對疾病診斷數(shù)據(jù)進行篩選及預處理,并對數(shù)據(jù)進行了基礎性分析。(2)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori的改進。將Apriori算法作為本課題的主要研究重點,用簡單實例說明了該算法在時間復雜度和空間復雜度兩方面的瓶頸問題,以及多次遍歷數(shù)據(jù)庫、產(chǎn)生的中間候選集呈指數(shù)劇增、I/O利用率低下等性能問題。本文提出了一種能有效降低時間成本和空間成本的Advanced_Apriori改進算法,并詳細介紹了它的基本原理,同時通過具體實例說明了改進算法的執(zhí)行流程,最后通過三組實驗對比分析,說明了對原算法在縮減挖掘時間、提高存儲空間利用率等方面改善的有效性。(3)基于數(shù)據(jù)挖掘的糖尿病患者信息系統(tǒng)設計與實現(xiàn)。以挖掘糖尿病患者并發(fā)癥之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則為主要目標,設計實現(xiàn)了基于Advanced_Apriori改進算法的患者信息系統(tǒng),結(jié)合數(shù)據(jù)的預處理,實現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘功能。本系統(tǒng)在輔助醫(yī)生和患者進行糖尿病并發(fā)癥的預防和干預方面具有實際參考價值。
【學位授予單位】：廣西大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R587.1;TP311.13;TP311.52
【圖文】：

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)悄然興起。逡逑前數(shù)據(jù)挖掘的定義指從海量的、缺乏完整性的、缺乏一致性的、含有發(fā)現(xiàn)規(guī)律的過程，它主要結(jié)合了統(tǒng)計學理論、數(shù)據(jù)庫知識、深度學習、多種學科技術(shù)，高效智能地分析業(yè)務數(shù)據(jù)，從中得到潛在的模式，輔策分析。逡逑據(jù)挖掘技術(shù)采用的算法必須具有可伸縮性來處理巨大的高維度數(shù)據(jù)，它件下從不同層次不同維度來主動挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的知識，而原始的數(shù)據(jù)分析條件確定的情況下才能獲取知識，所以簡單的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別。目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用領(lǐng)域包括了商務智能、市場分析與析與風險管理、欺騙檢測與管理、移動通信、健康醫(yī)療等領(lǐng)域［３Ｑ］。逡逑據(jù)挖掘過程可歸納為以下幾個步驟：定義問題、構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)預掘建模、結(jié)果分析與改進具體的流程圖見２－１。逡逑數(shù)據(jù)挖掘邐Ｉ邐數(shù)據(jù)挖掘邐結(jié)果表達和解釋逡逑

廣西大學工程碩士學位論文邐基于數(shù)據(jù)彡藝掘的糖尿病，電者信，毫系統(tǒng)的應用研究逡逑ｄｉａｂｅｔｉｃｊｐａｔｉｅｎｔｓ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ＿ｚｊ中，最終得出的數(shù)據(jù)格式如

邐Ｂ８邐Ｐ２，Ｐ４逡逑Ａｐｒｉｏｒｉ算法的執(zhí)行過程如圖４－１所示：逡逑Ｔｉｄ邐Ｉｔｅｍｓ逡逑｜邋Ｂ１邋Ｐｌ，Ｐ２ｖＰ４邐Ｉｔｅｍｓｅｔ邋ｓｕｐ邐Ｉｔｅｍｓｅｔ邋ｓｕｐ逡逑￣Ｂ２Ｐ１＾２邋Ｐ４邐１邋￣｛ＰＩ｝邐「邐｛ＰＩ｝邋￣逡逑互邋Ｐ１，Ｐ４第ｉ次掃描—映—工上逡逑Ｂ４邐Ｐ２，Ｐ３邐邐？邋邋｛Ｐ３｝N邐｛Ｐ３｝邐４逡逑￣＾５邐Ｐ１，Ｐ３邐｛Ｐ４｝邐６￣邐｛Ｐ４｝邐６￣邐＾逡逑耳即＝邐ｃ邐Ｉ邋ｓｕｐ］逡逑邐Ｐ２，Ｐ３＞Ｐ４邐＇邐｛Ｐ１，Ｐ２｝邐３邋Ｃ２邐＾逡逑Ｂ８邐｜邐Ｐ２，Ｐ４邐１邐｛Ｐ１

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本文編號：2789322