基于粗糙集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的醫(yī)學(xué)圖像分類方法研究.pdf

1、隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展,我們進入數(shù)字信息時代,各行各業(yè)的信息化使這個社會變成了一個信息爆炸的社會,數(shù)據(jù)超負(fù)的問題迫在眉睫。人們迫切需要一種新的強有力的數(shù)據(jù)分析工具,來自動和智能地將待處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為有用的信息和知識。和其他領(lǐng)域一樣,生物醫(yī)學(xué)也受到信息科學(xué)及技術(shù)的影響,其信息的共享不再局限于專業(yè)的文獻資料,其突破了時空的局限,已經(jīng)擴展到開放式的實驗及臨床數(shù)據(jù)庫、經(jīng)驗知識等等。這樣的數(shù)據(jù)量已經(jīng)無法通過傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)診斷來處理。
　　數(shù)

2、據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用可以為醫(yī)學(xué)診斷所應(yīng)用,可以改善傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)診斷無法實現(xiàn)的問題。數(shù)據(jù)挖掘非常適合為疾病的診斷和治療提供科學(xué)的決策,能夠從海量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息和知識。因此,為了更好地為醫(yī)院的醫(yī)療決策和管理服務(wù),針對如何利用數(shù)據(jù)挖掘來從大量的數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律這一問題,各位研究者已經(jīng)非常重視,將其作為非常重要的研究課題。
　　基于此背景下,本文提出一種基于粗糙集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘新方法。本方法利用粗糙集理論產(chǎn)生多個約簡,提出約簡

3、權(quán)值概念對所有約簡進行排序,刪去不重要的約簡,然后對每個約簡使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法產(chǎn)生規(guī)則集。提出規(guī)則重要度概念,對產(chǎn)生的所有規(guī)則進行排序,最后新數(shù)據(jù)根據(jù)排好序的規(guī)則匹配分類。由于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的特殊性,一個約簡會遺漏掉某些重要信息,所以本文用多個約簡來處理屬性。在分類階段對規(guī)則進行排序,能夠更準(zhǔn)確更快速的進行新數(shù)據(jù)匹配分類。將本方法應(yīng)用于乳腺X光圖像的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。實驗結(jié)果表明,無論從效率和時間都較Apriori算法及基于粗糙集的單約簡算法有明顯的