本文關(guān)鍵詞：基于機器學習的癌癥診斷方法研究

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【摘要】：醫(yī)療診斷是醫(yī)生根據(jù)其臨床經(jīng)驗和病人的癥狀來對病因進行判斷和決策的過程,在癌癥等疾病診斷決策中,早起的診斷和治療能夠大大提高病人的生存率,而錯誤的診斷可能會付出生命的代價。這種決策問題主要依賴于醫(yī)生的實際工作經(jīng)驗,需要經(jīng)過長期的實踐才能達到優(yōu)秀的決策水平,受到醫(yī)生的主觀經(jīng)驗和外界干擾因素的影響較大。目前,通過引入數(shù)學和推理模型來設計專家系統(tǒng)輔助醫(yī)生決策,用以幫助醫(yī)生進行診斷得到了越來越多的研究和關(guān)注。這類醫(yī)療專家系統(tǒng)使用醫(yī)生的經(jīng)驗和診斷知識來設計判斷規(guī)則,并建立知識庫,使用推理的方式進行診斷。然而由于基于規(guī)則的專家系統(tǒng)具有知識的獲取和表達困難、推理效率低下等缺點,使得其應用具有一定的局限性,很難很好的幫助醫(yī)生診斷癌癥等復雜疾病。隨著機器學習和大數(shù)據(jù)的發(fā)展,大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)為使用機器學習算法來設計診斷輔助決策系統(tǒng)提供了前提條件。本文以乳腺癌為實驗數(shù)據(jù),提出了使用機器學習算法來輔助診斷。首先,介紹了智能醫(yī)療的主要手段和機器學習方法在智能醫(yī)療中的應用。其次,詳細介紹了支持向量機、遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法的理論基礎及在智能診斷中的應用,并將遺傳算法和粒子群算法與支持向量機結(jié)合,提出融合GA-SVM和PSO-SVM的研究方法。最后,并采用威斯康辛大學(WCBD)醫(yī)院的乳腺癌數(shù)據(jù)集進行實驗,給出實驗結(jié)果和分析。結(jié)合GA-SVM和PSO-SVM算法的實驗結(jié)果,提出一種基于集成學習的癌癥診斷研究方法,并對數(shù)據(jù)集進行訓練和測試。從實驗結(jié)果可以看出,基于集成學習的方法對癌癥病例具有較好的識別效果,采用機器學習的方法為乳腺癌的診斷提出了一種新的研究思路和方法,為促進智能醫(yī)療提供了研究方向,具有很重要的現(xiàn)實意義和應用價值。
【學位授予單位】：湖北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R730.4;TP181

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