本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘算法的頸動(dòng)脈硬化斑塊診斷研究

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 BP算法 C4.5算法 支持向量機(jī) 頸動(dòng)脈硬化斑塊 頸動(dòng)脈血流動(dòng)力學(xué)信息

【摘要】：在我國(guó)60歲以上人群中頸動(dòng)脈硬化的發(fā)病率高達(dá)70%以上,患病年齡也已從60歲提前至45歲,嚴(yán)重威脅著中老年人身體健康。目前對(duì)該疾病的診斷主要是通過(guò)醫(yī)生人工完成,不僅工作效率低下,而且大量高維的數(shù)據(jù)人腦很難分析。針對(duì)這些問(wèn)題,論文使用數(shù)據(jù)挖掘工具Weka對(duì)來(lái)自西安唐都醫(yī)院的311例頸動(dòng)脈硬化患者電子病歷中的血流動(dòng)力學(xué)信息數(shù)據(jù)集,分別使用分類(lèi)算法中經(jīng)典的BP (Back Propagation)算法、C4.5算法與支持向量機(jī)建立頸動(dòng)脈硬化斑塊診斷分類(lèi)器,對(duì)比分析得出性能最優(yōu)的是支持向量機(jī)分類(lèi)器。并通過(guò)進(jìn)一步的集成優(yōu)化,使得該支持向量機(jī)分類(lèi)器性能得到了較大提高,進(jìn)而幫助醫(yī)生對(duì)頸動(dòng)脈硬化斑塊做出科學(xué)的診斷決策。以下是論文研究分析的主要內(nèi)容：1)充分理解頸動(dòng)脈硬化斑塊臨床診斷指標(biāo)。通過(guò)分析可知頸動(dòng)脈的血流動(dòng)力學(xué)信息與頸動(dòng)脈硬化斑塊的形成有著密切關(guān)系,提取該部分?jǐn)?shù)據(jù)并將血流動(dòng)力學(xué)信息的所有屬性作為此次數(shù)據(jù)挖掘的主要研究對(duì)象。2)對(duì)頸動(dòng)脈血流動(dòng)力學(xué)信息數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。首先,將數(shù)據(jù)格式調(diào)整為ARFF (Attribute Relation File Format)文件格式;其次,將血流動(dòng)力學(xué)信息中的所有屬性根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘算法的不同需求進(jìn)行規(guī)范化;最后,使用不同屬性選擇方法對(duì)無(wú)關(guān)屬性進(jìn)行過(guò)濾,篩選出最為相關(guān)的屬性子集建立分類(lèi)器。3)分別使用BP算法、C4.5算法以及支持向量機(jī)算法建立頸動(dòng)脈硬化斑塊診斷分類(lèi)器。每種算法建模時(shí)都有自己的參數(shù),因此使用不同的參數(shù)選擇方法進(jìn)行選擇,選擇時(shí)的原則是選取一定范圍內(nèi)能使所建分類(lèi)器準(zhǔn)確率最優(yōu)的參數(shù)組合并使用這一組合建模。4)評(píng)估三個(gè)診斷模型并選擇其中性能最優(yōu)的支持向量機(jī)診斷模型進(jìn)一步優(yōu)化。分別對(duì)BP分類(lèi)器、C4.5分類(lèi)器與支持向量機(jī)分類(lèi)器從建模時(shí)間、可解釋性、誤差與成本四個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析并選擇三者之中性能最好的,通過(guò)評(píng)估結(jié)果可知性能最優(yōu)的是支持向量機(jī)分類(lèi)器,但仍有進(jìn)步空間,因此利用集成學(xué)習(xí)中的Adaboost算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到了與頸動(dòng)脈硬化斑塊形成最為相關(guān)的血流動(dòng)力學(xué)屬性,并且在所建立的三種頸動(dòng)脈硬化斑塊分類(lèi)器中性能最優(yōu)的是支持向量機(jī)分類(lèi)器。在對(duì)此支持向量機(jī)分類(lèi)器進(jìn)行集成優(yōu)化后該診斷型分類(lèi)器的性能得到了較大提高,最終的分類(lèi)準(zhǔn)確率為75.5%,優(yōu)化后的分類(lèi)器有助于醫(yī)生對(duì)頸動(dòng)脈硬化斑塊做出科學(xué)的診斷決策,雖然實(shí)際診斷中不能僅憑血流動(dòng)力學(xué)信息做出定論性的診斷預(yù)測(cè)但它對(duì)診斷結(jié)果的影響也是不容忽視的。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 BP算法 C4.5算法 支持向量機(jī) 頸動(dòng)脈硬化斑塊 頸動(dòng)脈血流動(dòng)力學(xué)信息
【學(xué)位授予單位】：陜西科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R543.4;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 課題來(lái)源10
• 1.2 課題背景與研究意義10-11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外應(yīng)用研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13
• 1.4 課題研究?jī)?nèi)容及主要工作13-14
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 2 相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)15-27
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘15-18
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘概述15
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘定義15
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘流程15-18
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘常用分類(lèi)算法18-26
• 2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)18-21
• 2.2.2 C4.5決策樹(shù)算法21-24
• 2.2.3 支持向量機(jī)24-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 3 頸動(dòng)脈硬化斑塊臨床檢測(cè)27-30
• 3.1 頸動(dòng)脈血管的超聲檢查27-28
• 3.2 頸動(dòng)脈血流動(dòng)力學(xué)信息28-29
• 3.3 本章小結(jié)29-30
• 4 頸動(dòng)脈硬化斑塊數(shù)據(jù)挖掘30-50
• 4.1 Weka數(shù)據(jù)挖掘工具簡(jiǎn)介30-34
• 4.1.1 ARFF文件結(jié)構(gòu)32-33
• 4.1.2 頸動(dòng)脈血流動(dòng)力信息樣本集的ARFF文件33-34
• 4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備34-39
• 4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理35-39
• 4.3 頸動(dòng)脈硬化血流信息數(shù)據(jù)建模39-49
• 4.3.1 BP算法建模39-43
• 4.3.2 C4.5算法建模43-46
• 4.3.3 支持向量機(jī)建模46-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 5 評(píng)估與優(yōu)化50-62
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境50
• 5.2 評(píng)估方法簡(jiǎn)介50-52
• 5.3 BP算法、C4.5算法、支持向量機(jī)評(píng)估結(jié)果對(duì)比分析52-56
• 5.3.1 建模時(shí)間對(duì)比分析52
• 5.3.2 可解釋性對(duì)比分析52-53
• 5.3.3 誤差對(duì)比分析53
• 5.3.4 成本對(duì)比分析53-56
• 5.4 集成學(xué)習(xí)56-61
• 5.4.1 常用集成學(xué)習(xí)算法57-58
• 5.4.2 支持向量機(jī)集成學(xué)習(xí)58-61
• 5.5 本章小結(jié)61-62
• 6 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 全文總結(jié)62-63
• 6.2 展望63-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄69-70

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