数据挖掘技术在医疗诊断中的应用研究

发布时间：2021-03-15 02:33

　　近几年,中国糖尿病患者增加的越来越快,已经严重影响国民健康。研究表明亚健康容易诱发糖尿病,糖尿病又经常伴有相关并发症,不及时地预防、治疗会给患者和国家带来沉重的负担。亚健康缺少客观判断规则、糖尿病潜伏期较长,单纯依靠人工诊断是一项很大的工程,给我国医疗体系带来很大压力。因此,利用数据挖掘技术训练智能辅助诊断模型成为当下研究热点。BP（Back Propagation）神经网络和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）常用来建立疾病预测模型,但BP网络易陷入局部极值、SVM对参数依赖严重,导致性能不理想。因此,本文以BP网络和SVM为研究对象,分别建立高精度的亚健康和糖尿病诊断模型。具体工作内容和创新点如下:（1）重点介绍了BP网络和SVM的基本原理,并分析了现有的改进方法。（2）采集国家临床医学科学数据中心的糖尿病数据集,完成了数据预处理工作,生成特定格式的训练样本。（3）针对遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的早熟问题,提出一种基于概率扰动和半初始化策略改进的GA算法。该算法利用扰动策略增加种群多样性,半初始化从根本上改变个体在全局最优解的... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

原始数据清洗界面图

单模态函数F1的收敛曲线

多模态函数F3的收敛曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]糖尿病诊断和治疗研究进展[J]. 贺尹.  中国新通信. 2019(03)
[2]Foundation Study on Wireless Big Data: Concept, Mining, Learning and Practices[J]. Jinkang Zhu,Chen Gong,Sihai Zhang,Ming Zhao,Wuyang Zhou.  中国通信. 2018(12)
[3]关于加快实施健康中国战略的几点思考[J]. 朱光明,谭相东.  东岳论丛. 2018(07)
[4]基于动态调整惯性权重的混合粒子群算法[J]. 顾明亮,李旻.  计算机与现代化. 2018(06)
[5]决策树模型在2型糖尿病预测中的应用[J]. 杨光,马尔丽.  沈阳师范大学学报(自然科学版). 2018(03)
[6]基于打分准则和改进PSO的基因选择方法[J]. 唐迪,韩飞,程准.  计算机工程与设计. 2018(03)
[7]基于动态权重SA-PSO的工艺路线决策[J]. 邓伟,宋景,黄昊旻,姚固文.  井冈山大学学报(自然科学版). 2018(02)
[8]基于支持向量机的糖尿病预测模型研究[J]. 刘阳,孙华东,张艳荣,赵志杰.  哈尔滨商业大学学报(自然科学版). 2018(01)
[9]改进遗传算法优化BP神经网络的语音情感识别[J]. 陈闯,Ryad Chellali,邢尹.  计算机应用研究. 2019(02)
[10]GA与PSO的混合研究综述[J]. 李红亚,彭昱忠,邓楚燕,龚道庆.  计算机工程与应用. 2018(02)

硕士论文
[1]基于改进邻域粗糙集和随机森林算法的糖尿病预测研究[D]. 胡玮.首都经济贸易大学 2018
[2]基于数据挖掘技术的2型糖尿病患病风险预测研究[D]. 朱亚楠.燕山大学 2017
[3]基于SVM的人体亚健康状态检测方法的研究与实现[D]. 王云竹.北京工业大学 2017
[4]支持向量机在糖尿病数据中的应用研究[D]. 胡凌.北京邮电大学 2017
[5]基于数据挖掘的辅助预防和治疗2型糖尿病的研究[D]. 叶广健.兰州理工大学 2016



本文编号：3083404