基于机器学习的肝硬化疾病预测研究

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1、学校代号１０５３２学号Ｓ１５１０Ｗ０６１３分类号ＴＰ３１１密级ＨＵＮＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ工程硕士学位论文基于机器学习的肝硬化疾病预测研究学位由请人姓名陈志蛇培养单位信息科学与工程学院导师姓名及职称常炳国副教授谭炼红高级工程师学科专业计算机技术研究方向数据挖掘论文提交日期２０１８年０５月０７日学校代号：１０５３２０６１３学号：Ｓ１５１０Ｗ密级：湖南大学工程硕士学位论文基于机器学习的肝硬化疾病预测研究学位申请人姓名：陈志蛇导师姓名及职称：常炳国副教授谭炼红高级工程师培养

2、单位：信息科学与工程学院专业名称：计算机技术论文提交日期：２０１８年０５月０７日论女答縱日期：２０１８年０５月２６日答辩委员会主席：金敏教授ＳｔｕｄｙＯｆＣｉｒｒｈｏｓｉｓＤｉｓｅａｓｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢａｓｅｄＯｎＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇｂｙＣＨＥＮＺｈｉｙｉＢ．Ｅ．ＷｅｎｈｕａＣｏｌｌｅｅ２０１５（ｇ）ＡｔｈｅｓｉｓｓｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎｐａｒｔｉａｌｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅＲｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ

3、ｉｎＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｉｎｔｈｅＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌｏｆＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＳｕｅｒｖｉｓｏｒｐＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒＣＨＡＮＧＢｉｎｇｇｕｏＳｅｎｉｏｒＥｎｇｉｎｅｅｒＴＡＮＬｉａｎｈｏｎｇＭａｙ，２０１８学位论文原创性声明和版权使用授权书湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对论文的研究做出重要

4、贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。：＾年月浓日作者签名：日期２学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检、。索，可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文本学位论文属于１、。保密□，在年解密后适用本授权书２、不保密０。“”（请在以上相应方框内打Ｖ）：ｙ月论ｈ作者签名：日期湖＆年：导师签

5、名：日期州月湖Ｉ基于机器学习的肝硬化疾病预测研宄摘要、医院每时每刻都在产生大量的数据，包括临床实验数据疾病诊断数据、生化检验数据、仪器检查数据等。基于机器学习发掘医疗数据中潜在的有价值关联数据和知识，用于预测疾病的形成机理和发展趋势，为提高疾病的诊断效率和准确率提供数据支持。目前，，医院的海量各类数据大多仅用于查询服务对大量历史医疗数据的深度分析和利用有待于加强。论文整理分析了４０３３份真实慢性肝病ＣＴ检查报告，就已完成结构化处理的ＣＴ报一ＣＴ告文本属性特征进行归化处理。通常，医生描述报告文本时难免有主观经验判断，经ＣＴ报告文本结构化处理后

6、，部分描述特征会存在异词同义现象，医生描述病情的不“”“”一医学概念一同用词，实际表达同。未见异常和正常是个概念。因此，构造机一器学习样本集需要进行归化处理。论文采用了ＳｐａｒｋＭｌｌｉｂ机器学习算法，对机器学习样本集进行量化处理，以支持ＳａｒｋＭＵｉｂ机器学习算法数据类型。论文运用ＳｐａｒｋｐＭＬｌｉｂ决策树机器学习算法、随机森林算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法建立慢性肝硬化疾病预测模型，并进行了预测评估实验研宄，比较４种算法预测模型的准确率、召回率－、ＦＭｅａｓｕｒｅ值、ＡＵＣ值，综合评估后选择采用决策树和支持向量机学习模型作为慢性肝硬化预测模

7、型。论文运行Ｓｐａｒｋ分机器学习算法，就真实试验数据进行预测分析与评估，构建了肝一硬化的分类模型，机器，具有定的实践应用价值。受论文整理的实验研宄数据的局限学习预测模型只能达到预测肝硬化和非肝硬化两类类型疾病，且预测准确率达到９８％，具有一定的实践应用价值。关键词：慢性肝病；预测分析；机器学习；肝硬化；ＳＰＡＲＫ框架ｎ工程硕士学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｈｏｓｐｉｔａｌｐｒｏｄｕｃｅｓａｌａｒｇ