基于决策树的代偿期和失代偿期肝硬化自动诊断的方法
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王彦 马利庄 褚娜 周忞 上海交通大学计算科学与工程系 上海交通大学计算科学与工程系 上海交通大学计算科学与工程系 上海中医药大学中医信息科学与技术中心
【摘要】决策树方法因结构简单、便于理解和具有较高的分类精度而在数据挖掘中被广泛采用。本文利用改进的决策树算法C4.5从201例肝硬化病例中自动地提取相应的肝硬化状态识别规则,得到决策树分类模型并归纳出代偿性肝硬化和失代偿性肝硬化的诊断规则,识别正确率为84.6%。实验结果表明决策树能较好的自动从肝硬化病例中归纳出代偿性和失代偿性肝硬化的诊断规则。
【关键词】 决策树 肝硬化 数据挖掘 代偿期 失代偿期
【基金】国家973项目(2006CB504801)资助 世博专题中西医信息融合的智能化综合诊断系统的资助 国家自然科学基金委创新研究群体基金项目(60521002)资助
【分类号】R575.2
引言肝硬化严重影响着人们的身体健康，其主要病因为肝炎病毒感染，尤其是乙肝肝炎病毒感染，所以探讨乙型肝炎病毒感染导致的肝炎肝硬化的临床特点有着重要的实用价值。因为尽管判断肝硬化病情的金标准仍然是肝活检组织病理检查，但是由于这种检查有创伤性，费用高，加上肝
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摘要：决策树方法因结构简单、便于理解和具有较高的分类精度而在数据挖掘中被广泛采用。本文利用改进的决策树算法C4.5 从201 例肝硬化病例中自动地提取相应的肝硬化状态识别规则，得到决策树分类模型并归纳出代偿性肝硬化和失代偿性肝硬化的诊断规则，识别正确率为84.6%。实验结果表明决策树能较好的自动从肝硬化病例中归纳出代偿性和失代偿性肝硬化的诊断规则。
关键词：决策树；肝硬化；数据挖掘；代偿期；失代偿期
中图分类号：R575.2 文献标识码：A 文章编号:1673-6273(2008)01-0126-03
注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”
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