基于粗糙集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的醫(yī)學(xué)圖像分類方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展,我們進(jìn)入數(shù)字信息時(shí)代,各行各業(yè)的信息化使這個(gè)社會(huì)變成了一個(gè)信息爆炸的社會(huì),數(shù)據(jù)超負(fù)的問(wèn)題迫在眉睫。人們迫切需要一種新的強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析工具,來(lái)自動(dòng)和智能地將待處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為有用的信息和知識(shí)。和其他領(lǐng)域一樣,生物醫(yī)學(xué)也受到信息科學(xué)及技術(shù)的影響,其信息的共享不再局限于專業(yè)的文獻(xiàn)資料,其突破了時(shí)空的局限,已經(jīng)擴(kuò)展到開(kāi)放式的實(shí)驗(yàn)及臨床數(shù)據(jù)庫(kù)、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)等等。這樣的數(shù)據(jù)量已經(jīng)無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)診斷來(lái)處理。
　　數(shù)

2、據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用可以為醫(yī)學(xué)診斷所應(yīng)用,可以改善傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)診斷無(wú)法實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘非常適合為疾病的診斷和治療提供科學(xué)的決策,能夠從海量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息和知識(shí)。因此,為了更好地為醫(yī)院的醫(yī)療決策和管理服務(wù),針對(duì)如何利用數(shù)據(jù)挖掘來(lái)從大量的數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律這一問(wèn)題,各位研究者已經(jīng)非常重視,將其作為非常重要的研究課題。
　　基于此背景下,本文提出一種基于粗糙集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘新方法。本方法利用粗糙集理論產(chǎn)生多個(gè)約簡(jiǎn),提出約簡(jiǎn)

3、權(quán)值概念對(duì)所有約簡(jiǎn)進(jìn)行排序,刪去不重要的約簡(jiǎn),然后對(duì)每個(gè)約簡(jiǎn)使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法產(chǎn)生規(guī)則集。提出規(guī)則重要度概念,對(duì)產(chǎn)生的所有規(guī)則進(jìn)行排序,最后新數(shù)據(jù)根據(jù)排好序的規(guī)則匹配分類。由于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的特殊性,一個(gè)約簡(jiǎn)會(huì)遺漏掉某些重要信息,所以本文用多個(gè)約簡(jiǎn)來(lái)處理屬性。在分類階段對(duì)規(guī)則進(jìn)行排序,能夠更準(zhǔn)確更快速的進(jìn)行新數(shù)據(jù)匹配分類。將本方法應(yīng)用于乳腺X光圖像的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,無(wú)論從效率和時(shí)間都較Apriori算法及基于粗糙集的單約簡(jiǎn)算法有明顯的