本文關鍵詞：關聯(lián)規(guī)則挖掘結合PSO的基因-疾病關系自動提取方法

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【摘要】：針對生物醫(yī)學可用數(shù)據(jù)越來越龐大而導致管理人員很難從非結構化文件中整理出有用信息的問題,提出了一種基因-疾病關聯(lián)規(guī)則提取方法 .首先從MEDLINE和OMIM準備實驗語料庫,應用解析器產(chǎn)生一些語法信息;然后學習所有可能的規(guī)則,利用粒子群優(yōu)化進行優(yōu)化學習,從不相關句子中區(qū)分相關的;最后,計算學習規(guī)則的分數(shù),選擇感興趣的規(guī)則,并生成一組有用的關聯(lián)規(guī)則.以精度、召回率和F-分數(shù)為評價指標的實驗證明了提出方法的有效性.實驗結果表明,提出的方法最大精度、召回率和F-分數(shù)可分別高達79.2%、65.1%、68.5%,相比手動規(guī)則集,提出的方法更加完整.
【作者單位】： 南通大學附屬醫(yī)院信息中心;
【關鍵詞】： 關聯(lián)規(guī)則 基因-疾病關系 粒子群優(yōu)化 生物醫(yī)學 自動提取 淺解析器
【基金】：國家自然科學基金項目(61171146)
【分類號】：R318
【正文快照】： 過去幾年中隨著醫(yī)學生物學知識的指數(shù)增長,提供給研究者和臨床醫(yī)生可用的生物醫(yī)學數(shù)據(jù)也因此急劇增加[1].基因與疾病關系是一個重要的研究領域[2],是理解疾病屬性和開發(fā)預防診斷治療新技術等人類健康應用程序的一個基本挑戰(zhàn)[3].已經(jīng)有許多可探索基因與疾病之間關系的方法,部分，

本文編號：1002796