基于數(shù)據(jù)挖掘技術的乳腺患者內(nèi)分泌激素輔助診斷研究.pdf

1、內(nèi)分泌系統(tǒng)是通過激素實現(xiàn)機體生理功能和內(nèi)環(huán)境穩(wěn)態(tài)的調(diào)控作用，研究人體內(nèi)分泌激素的調(diào)控機理以及內(nèi)分泌激素的相關關系具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文以廈門市社會發(fā)展計劃項目“垂體性激素的建模分析及臨床應用”(編號:3502Z20044003)為背景，就女性常見的乳腺疾病問題，以臨床數(shù)據(jù)為基礎，采用數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的方法，研究乳腺疾病人群內(nèi)分泌激素的變化規(guī)律。
　　 本文提出了建立規(guī)范數(shù)據(jù)收集的整體框架及病例數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)相結

2、合的整體分析思路，應用邏輯回歸分析建立激素和乳腺疾病的關系模型;建立激素與疾病的關聯(lián)規(guī)則分析，用于輔助推斷患者疾病情況;采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡分析內(nèi)分泌激素與乳腺疾病之間的關系，進行乳腺疾病輔助診斷研究;并初步設計信息系統(tǒng)輔助規(guī)范數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析及咨詢服務，輔助乳腺疾病診斷治療。對醫(yī)院研究內(nèi)分泌系統(tǒng)的生理和病理基礎、乳腺疾病的早期診斷、療效判斷、科學研究等初步提供了有價值的數(shù)據(jù)。
　　 本文的內(nèi)容安排組織如下:
　　 第一章

3、介紹了課題背景及意義，綜述了內(nèi)分泌系統(tǒng)研究現(xiàn)狀，數(shù)據(jù)挖掘和人工智能方法在醫(yī)療診斷方面的應用現(xiàn)狀，針對本課題的研究對象，提出了論文使用數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能方法輔助醫(yī)學診斷的研究思路、整體框架和創(chuàng)新點。
　　 第二章介紹了內(nèi)分泌激素系統(tǒng)和乳腺疾病的基本理論。在對內(nèi)分泌系統(tǒng)的描述中，首先對內(nèi)分泌激素的產(chǎn)生、分類和作用進行簡單介紹，之后介紹了內(nèi)分泌系統(tǒng)的調(diào)控機理，包括內(nèi)分泌系統(tǒng)三大軸系的控制過程。最后分析了常見激素本身以及它們與

4、乳腺疾病之間的關系。
　　 第三章采用Logistic回歸建立數(shù)學模型，研究內(nèi)分泌激素與乳腺疾病的關系。通過對臨床數(shù)據(jù)進行量化分析，作出預測，得到不同情況下激素的分布范圍和對應疾病的關系，即激素與乳腺疾病的關系預測，為后續(xù)的研究工作提供對比分析的依據(jù)。
　　 第四章介紹了關聯(lián)規(guī)則這一常在輔助診斷中使用的技術，闡述了關聯(lián)規(guī)則的基本概念和基本的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，并使用該算法對內(nèi)分泌激素數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行挖掘。詳細闡述挖掘過程

5、中的數(shù)據(jù)預處理，然后根據(jù)最小支持度和最小置信度來挖掘對應規(guī)則，對規(guī)則進行過濾以獲取最后有效的規(guī)則，提取出一些有效，有價值的診斷規(guī)律，尋找內(nèi)分泌激素與內(nèi)分泌疾病之間的關聯(lián)關系，這些規(guī)則對內(nèi)分泌疾病的輔助診斷有一定的意義及創(chuàng)新性。
　　 第五章采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對內(nèi)分泌激素與乳腺疾病之間的關系進行輔助診斷研究。針對乳腺疾病診斷存在多個分類結果的情況，提出了多目標分類算法，包括聯(lián)合分類器模型、多輸出分類器模型以及針對前文結論所提出的單輸

6、出分類器模型，并對模型進行實際應用，對結果進行比較分析;最后，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型與關聯(lián)規(guī)則模型及l(fā)ogistic回歸模型計算的結果進行對比分析，將三種模型各自的特點進行對比研究。
　　 第六章設計內(nèi)分泌激素信息管理系統(tǒng)，包括系統(tǒng)設計的構想、核心部分設計、系統(tǒng)擴展、系統(tǒng)設計方案、系統(tǒng)模式和軟件環(huán)境等。內(nèi)分泌激素信息管理系統(tǒng)可以輔助規(guī)范臨床數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析及咨詢服務，使得輔助診斷更加可視化和便捷化。
　　 第七章對全文內(nèi)容