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基于B超数据心脏病辅助诊断系统

孙艳胜  
【摘要】: 随着科学技术的发展,一些现代的医院已经装备了监控和存储数据的设备,数据可以通过信息系统进行收集和共享。这就为临床诊断上的决策支持系统的发展提供了便利。利用知识发现的方法从这些临床样本数据中挖掘出知识从而用来对医生的临床诊断进行辅助支持具有重要的意义。本文基于心血管临床样本数据分析了临床样本属性对所属类别的影响,并对样本建模,实现了对医生的临床辅助诊断支持。主要包括以下内容: 1.介绍了知识发现的一些基础理论和方法。知识发现是指从数据库中识别合法的、新颖的、有潜在价值的以及最终可理解的模式的非常规的过程。 2.提出了一种基于粗糙集和证据理论的决策规则提取算法,能够提取出高质量、解释性好的决策规则。该算法对于高维属性数据也是可行的。 3.实现了心脏病临床辅助诊断模型的建立。利用该模型能够从心血管临床样本中挖掘出知识来指导医生的诊断。实验结果表明该模型能够给出高准确度的诊断支持。 4.开发出一套心脏病临床辅助诊断系统,集知识获取和临床应用为一体,具有友好的用户操作界面,应用设计良好的开放式架构,易于维护和升级。


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