肝病數(shù)據(jù)挖掘與專家系統(tǒng)的研究.pdf

1、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(shù)算法存在的問(wèn)題。
　　(2)針對(duì)決

2、策樹(shù)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(shù)準(zhǔn)確率的問(wèn)題，提出了基于聚類抽樣的決策樹(shù)改進(jìn)算法(Improved Decision Tree Algorithm basedon 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(shù)的準(zhǔn)確率，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分

3、析。研究結(jié)果證明改進(jìn)的決策樹(shù)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(shù)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