基于智能算法的醫(yī)學數據挖掘——特征權重優(yōu)化方法研究及其應用.pdf

1、智能算法是一種受自然界中自然現象或生物體的機理啟發(fā)而開發(fā)的仿生算法。隨著人工智能的迅猛發(fā)展，各種智能算法不斷涌現，其應用領域也越來越廣泛。本文嘗試將智能算法應用到中醫(yī)中風病病證診斷量表的制定中。診斷量表中有兩個重要的概念：證候和四診，證候是指人體在疾病發(fā)展過程某一階段所出現的一組有機聯(lián)系癥狀的病理概括；四診是望診、聞診、問診和切診的總稱，其中包含有幾百個小項，例如：咳嗽、抽搐、頭痛等，它們是中風病正確辨證和有效治療的前提。中風病辨證就是

2、將四診（望、聞、問、切）所收集的有關疾病資料，包括各種癥狀、體征等，加以分析、綜合，判斷為某種性質的“證候”，以探求疾病的本質。病證診斷量表就是臨床用于診斷病人所屬證候的，是“辨證論治”的重要依據?；谥悄芩惴ǖ脑\斷量表的制定主要是用于模型的權重優(yōu)化，對中醫(yī)界使用的中風病的診斷標準有實際的指導意義。由此基于智能算法的醫(yī)學數據挖掘試圖從大量的實際數據中發(fā)掘出更加客觀準確的診斷標準。 本論文基于國家重點基礎研究發(fā)展計劃（973）課題

3、——缺血性中風病證結合的診斷標準與療效評價體系研究。在編制中風病證候診斷要素測評表的背景下，對大樣本臨床四診信息調查研究所得數據進行挖掘，從而得到更加直觀的中風病診斷標準。 中風病證候診斷量表本質是從數據中發(fā)掘出可以正確診斷病人證候的數學模型，其中主要工作是找出中風病與各個證候相關性大的四診信息項。要編制診斷量表則需要給這些相關四診項賦以權重，從而對病人所屬證候做出相應判斷。量表編制問題的重要內容是如何得到應包括哪些條目和條目重

4、要性的權重。本文中證候所包括的條目已經由項目組前期工作得出，本文研究的主要目的是如何應用與智能算法相結合的數據挖掘理論從大量的實際數據中發(fā)掘出已得條目的最優(yōu)權重。主要從以下幾個方面展開研究： （1）分析本研究應用前景，確定研究目標，提出本文要解決的主要問題。在對量表學原理進行簡要概述的基礎上，重點研究量表制作的關鍵環(huán)節(jié)-叔重賦值及優(yōu)化。 （2）應用遺傳算法，粒子群算法，免疫算法對診斷量表的四診權重分別進行優(yōu)化。主要包括：