数据挖掘在医学领域中的应用

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA专业学位硕士学位论文MASTERTHESISFORPROFESSIONALDEGREE论文题目数据挖掘在医学领域中的应用专业学位类别工程硕士学号201122230108作者姓名王逊指导教师蔡洪斌教授分类号密级注1UDC学位论文数据挖掘在医学领域中的应用（题名和副题名）王逊（作者姓名）指导教师蔡洪斌教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称软件工程提交论文日期2014.03.25论文答辩日期2014.0

2、4.24学位授予单位和日期电子科技大学2014.6答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。DATAMININGAPPLICATIONSINTHEMEDICALFIELDAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:WangXunAdvisor:ProfessorCaiHongbinSchool:SchoolofInformationandSoftwareEngineering

3、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行

4、检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘要医学数据挖掘的目的是从大量的医学数据中挖掘出潜在并且有效的知识，信息，模型，关联，变化等，从而帮助医生进行更加快速和准确的诊断。本文主要研究了数据挖掘中关联规则提取和粗糙集理论中的一些关键技术及其在医学图像挖掘中的应用。将医学图像的特征与数据挖掘的技术特点相结合，取得了良好的效果。本文的主要工作及创新点如下：首先，本文详细综述了数据挖掘的理论基础，体系结构，主要技术和方法，并研究了医学数据挖掘的数据预处理，特征选取，医学数

5、据挖掘的特殊性等针对性问题，将两者有机结合，总结了一套适合医学数据挖掘的技术路线和过程模型。在此基础上，本文主要对以下两方面进行了研究和创新，第一，研究了关联规则挖掘技术，其中深入研究了Apriori算法，以及图像的灰度共生矩阵相关技术，提出了一种基于图像灰度纹理特征的关联规则挖掘方法，并对泸州医学院附属医学的肝脏CT实例图像进行了关联规则挖掘，并进行实验对比了Apriori算法和一系列Apriori算法改进算法的效率和分类效果。第二，研究了粗糙集挖掘中的关键技术，比较了属性约简各种算法的优劣，然后利用粗糙集方法对若干脑瘤MRI影像进行分析，研究其在医学影像

6、挖掘中的应用，利用MRI征象挖掘得到了利于脑瘤分级的规则。关键词：数据挖掘，医学图像，关联规则，粗糙集-I-ABSTRACTABSTRACTThepurposeofmedicaldataminingistofindoutthepotentialandeffectiveknowledge,information,model,relation,changefromlargeamountsofmedicaldata,tohelpdoctorsmakediagnosismorerapidandaccurate.Thisthesismainlystudiestheas

7、sociationruleextractionandroughsetanditsapplicationintheMedicalimagesmining.Combinethefeaturesofmedicalimagesandthetechnicalcharacteristicsofthedatamining,Achievedgoodresults.Themainworkandinnovationsofthisthesisareasfollows:Firstofall,summarizedthetheoreticalbasis,systemstructure,

8、majortechniqueofdatamining