关联规则挖掘结合PSO的基因-疾病关系自动提取方法

发布时间：2017-10-09 22:27

  本文关键词：关联规则挖掘结合PSO的基因-疾病关系自动提取方法

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【摘要】：针对生物医学可用数据越来越庞大而导致管理人员很难从非结构化文件中整理出有用信息的问题,提出了一种基因-疾病关联规则提取方法 .首先从MEDLINE和OMIM准备实验语料库,应用解析器产生一些语法信息;然后学习所有可能的规则,利用粒子群优化进行优化学习,从不相关句子中区分相关的;最后,计算学习规则的分数,选择感兴趣的规则,并生成一组有用的关联规则.以精度、召回率和F-分数为评价指标的实验证明了提出方法的有效性.实验结果表明,提出的方法最大精度、召回率和F-分数可分别高达79.2%、65.1%、68.5%,相比手动规则集,提出的方法更加完整.
【作者单位】： 南通大学附属医院信息中心;
【关键词】： 关联规则 基因-疾病关系 粒子群优化 生物医学 自动提取 浅解析器
【基金】：国家自然科学基金项目(61171146)
【分类号】：R318
【正文快照】： 过去几年中随着医学生物学知识的指数增长,提供给研究者和临床医生可用的生物医学数据也因此急剧增加[1].基因与疾病关系是一个重要的研究领域[2],是理解疾病属性和开发预防诊断治疗新技术等人类健康应用程序的一个基本挑战[3].已经有许多可探索基因与疾病之间关系的方法,部分，

本文编号：1002796