本文關(guān)鍵詞：肝病數(shù)據(jù)挖掘與專家系統(tǒng)的研究　出處：《廣西大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)在各行各業(yè)的深入發(fā)展和應(yīng)用,人們逐漸被大量數(shù)據(jù)包圍,如何把數(shù)據(jù)挖掘理論應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域成為研究熱點(diǎn)。通過(guò)對(duì)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的分析,挖掘出隱含在其中的、重要的規(guī)則、信息或者知識(shí),用于醫(yī)生診斷、治療疾病以及促進(jìn)健康等方面的工作,具有非常重要的意義。本文的研究工作如下：(1)研究了醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀,以及與本課題相關(guān)的分類、聚類分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),并重點(diǎn)研究了決策樹算法存在的問(wèn)題。(2)針對(duì)決策樹算法在選取訓(xùn)練元組時(shí),只獲取到整個(gè)數(shù)據(jù)集的大體信息而遺漏一些有價(jià)值的模式,從而影響決策樹準(zhǔn)確率的問(wèn)題,提出了基于聚類抽樣的決策樹改進(jìn)算法(Improved Decision Tree Algorithm based on Cluster Sampling, IDTACS),通過(guò)結(jié)合聚類算法來(lái)對(duì)實(shí)例進(jìn)行分組后,從各組隨機(jī)抽樣組合成訓(xùn)練集,保證所有分組都獲得一定數(shù)量的事例,以最大限度地獲取數(shù)據(jù)集的信息,從而提高決策樹的準(zhǔn)確率,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。研究結(jié)果證明改進(jìn)的決策樹算法IDTACS在準(zhǔn)確率方面得到較好的提高。(3)詳細(xì)描述了在收集基于電子病歷的醫(yī)院信息管理系統(tǒng)積累的慢性乙型病毒性肝炎病人的數(shù)據(jù)后,利用決策樹改進(jìn)算法IDTACS挖掘潛在的肝病指標(biāo)與抗病毒治療方面的關(guān)聯(lián)規(guī)則的具體過(guò)程,并設(shè)計(jì)和初步實(shí)現(xiàn)了肝病專家原型系統(tǒng)。本原型系統(tǒng)可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘得到的規(guī)則,初步建立知識(shí)庫(kù),按照病人相關(guān)情況,輔助臨床醫(yī)生制定病人的治療方案,用于指導(dǎo)肝病治療、臨床教學(xué)以及科研工作等。
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.13;R575

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