计算机辅助医学诊断系统数据挖掘和知识发现研究.pdf

性少计算机辅助医学诊断系统的数据挖掘和知识发现研究摘要佣神经网络进行知识获得即规则提取,由壬其计算简单、归纳能力强、分类精度高和关键词:医学数据库,数据挖掘,知识发现,神经网络,分类规则,规则提取扑慊ㄖ锒舷低持惺萃诰蚝椭J斗⑾值闹饕H挝袷嵌蕴囟ǖ囊窖菘庵械氖据进行分类和预测,得到帮助医生客观而有敬地诊断疾病的若干医学诊断规则,本文在概对其算法进行改进。⑾植级痰氖笛榻峁砻魉惴ㄋ俣鹊玫搅嗣飨缘奶岣摺S纸本文进一步将逐步正则化的规则提取方法应用于医学数据库一乳腺癌数据库。/使用此因此,疚牡难芯拷峁砻髁嘶谏窬绲氖萃诰蚝椭J睹质且桓龊苡蟹⒄骨途的研究方向。孀湃斯ぶ悄芗际酢⑸窬缂际尤其是模糊神经网络技术蜕窬【随着科学技术的迅猛发展,尤其是计算机和通信技术的发展和广泛应用,我们己进入说明了让箕扭毡助途断系统中使用数据挖掘和知识发现技术的重要意义和其发展必然性,络规则提取技术韵更深入研究和发展应用,神经网络的数据挖掘和知识发现技术必将成为了信息时代,即将跨入知识经济时代。腿斯ぶ悄茉贕报告的今后玧年内对系统发展的“瓶颈”。因此各种知识发现系统的研究和应用成为目前一个重要的研究领域。库不断地建立。由于医学技术本身具有很强的实验性、实践性和统计性等特点,使数据挖掘和知识发现技术在医学诊断领域的应用具有重要的实用价值和广阔的发展前景韭畚对数据挖掘和知识发现技术在计算机辅助医学诊断系统中的应用和发展现状作了综合研究括说明各种主要数据分类方法ň霾呤鞴槟伞⒈匆端狗掷嗉氨匆端狗掷唷⒁、技术和抗噪声能力强等优点,,在研究了其基础算法一有遗忘的结构学习算法幕∩希逐步正则化的规则提取方法应用于蘑菇数据库对蘑菇进行分类,实验结果表明逐步正则化的规则提取方法在发现的分类规则可理解性和精确度方面与其它算法相比具有明显的优越提取得的诊断规则的可理解性和精确度优于其它的方法。计算机辅助医学诊断系统中的重要技术。.卜了一工业产生重要影响的五项关键技术中排名第一。数据库技术、及际醯姆⒄梗导致信息爆炸,产生数据丰富与知识贫乏的矛盾,知识的自动获取已经成为制约智能诊断目前,随着医院使用计算机进行信息化缡褂肞低车,其各种医学信息数据给出了研究开发此类系统的一般规律及其特殊性。还指出了今后的研究发展方向和一些需方法从乳腺癌数据库提取出诊断病例为良性或恶性的诊断规则。实验结果同样表明,其所要解决的问题。应用。中文摘要·,.一’。
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计算机辅助医学诊断系统的数据挖掘和知识发现研究综述第一章计算机和通信技术的娣⒄购凸惴河τ茫贾滦畔⒈ǎ萃臣耆澜缡据库总量为蚋觯沂恳悦鲈路环龀ぁH欢庖⒘艘韵挛侍猓骸ǚ面信息目益膨胀,另一方面,人们不能直观发现其中隐藏的知识,即产生数据丰富与知识贫乏的矛盾,我们需要一种方法能从数据自动发现知识,因此,数据挖掘和知识发现成为目前一个重要的研究领域。随着医院的计算机化,尤其是许多医院开始使用分利用以前的确诊病例和医生的诊断经验加上当前病人的信息,使计算机帮助医生快速、有效地正确诊断疾病,正是计算机辅助医学诊断系统的目标。计算机辅助医学诊断中使用知识发现方法的重要性和必要性J痘袢〉钠烤保知识脆弱性:评淼サ餍浴>咛灞硐治#嚎7⒒诠们的领域知识方面存在困难,应用效果有时不甚理想,且人类专家在利用这类知识时,更多的是采用联想等形象思维方法<蜓灾幼ḿ夷抢锘袢≈J队氡泶锢眩带有定性和主观的特点,难于定量和客观地表示,致使专家系统陷入困境。为克服上学习功能,大规模并行分布式处理,全局集体作用实现知识获取自动化,可以实现并行诊断系统有更优越的性能,但也有一些固有缺点,如能具有很高的智能水平。然而,在此类系统中如引入数据挖掘和知识发现缟鲜龅Ⅶ成为基于知识发现技术的神经网络专家系统可缓解或部分地解决一些上述问展而来,至今已有十多年历史,数据挖掘就是从数据库中获取正确、新颖、有潜在应用价值的和最终可理解的模式的非平凡过程:而知识发现是指从数据发现有用交换使用。侵诙嘌Э迫缛斯ぶ悄埽餮埃J绞侗穑臣蒲В菘夂椭J计算机辅助医学诊断系统中的数据挖掘和知识发现方法计算机辅助医学诊断系统的原始处理对象为医学信息数据库,此对象实际上是一个且咽占舜罅坎∪说囊学影象⊿,,,等推渌挠泄匾窖Р问绾纬以往的许多医学辅助诊断系统都是基于知识的专家系统,它往往存在若干的缺陷:则和知识的专家系统大约%家通过~