基于數據挖掘技術的乳腺患者內分泌激素輔助診斷研究.pdf

1、內分泌系統(tǒng)是通過激素實現機體生理功能和內環(huán)境穩(wěn)態(tài)的調控作用，研究人體內分泌激素的調控機理以及內分泌激素的相關關系具有十分重要的現實意義。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，以臨床數據為基礎，采用數理統(tǒng)計、數據挖掘和人工智能的方法，研究乳腺疾病人群內分泌激素的變化規(guī)律。
　　 本文提出了建立規(guī)范數據收集的整體框架及病例數據和實驗數據相結

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規(guī)則分析，用于輔助推斷患者疾病情況;采用BP神經網絡分析內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)范數據收集、數據分析及咨詢服務，輔助乳腺疾病診斷治療。對醫(yī)院研究內分泌系統(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據。
　　 本文的內容安排組織如下:
　　 第一章

3、介紹了課題背景及意義，綜述了內分泌系統(tǒng)研究現狀，數據挖掘和人工智能方法在醫(yī)療診斷方面的應用現狀，針對本課題的研究對象，提出了論文使用數理統(tǒng)計、數據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。
　　 第二章介紹了內分泌激素系統(tǒng)和乳腺疾病的基本理論。在對內分泌系統(tǒng)的描述中，首先對內分泌激素的產生、分類和作用進行簡單介紹，之后介紹了內分泌系統(tǒng)的調控機理，包括內分泌系統(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回歸建立數學模型，研究內分泌激素與乳腺疾病的關系。通過對臨床數據進行量化分析，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。
　　 第四章介紹了關聯規(guī)則這一常在輔助診斷中使用的技術，闡述了關聯規(guī)則的基本概念和基本的關聯規(guī)則挖掘算法，并使用該算法對內分泌激素數據庫中的數據進行挖掘。詳細闡述挖掘過程

5、中的數據預處理，然后根據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，尋找內分泌激素與內分泌疾病之間的關聯關系，這些規(guī)則對內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神經網絡對內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神經網絡模型與關聯規(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。內分泌激素信息管理系統(tǒng)可以輔助規(guī)范臨床數據收集、數據分析及咨詢服務，使得輔助診斷更加可視化和便捷化。
　　 第七章對全文內容