基于模煳数学与逐步判别分析相结合的医学计算机辅助诊断模型的研究.pdfVIP

维普资讯 酉医 学学} (JShanxiMedUniv)2003年 l2月。34(6 · 499 · 文章绾号 ： 1007—6611(2003)06—0499一O3 基于模糊数学与逐步判别分析相结合的医学计算机辅助诊断模型的 研究 吕晓燕 ， 郭建军 (山‘西医科大学计算中心，太原 030001； 山西医科大学第一医院心胸外科) 摘要： 应用模糊数学与逐步判别分析法，在模糊聚类分析的基础上，应用逐步判别分析法建立疾病预测诊断模型。在 对收 集的 100例原始病例所做的回代验证中，诊断符合率达 96．8％ ，对 48例预测患者的预测诊断，符合率也达到 了91．7％，从而 完成了一个医学专家系统的研制。系统采用 VB语言开发。人机界面友好，操作简单，在使用中取得 了令人满意的效果。 关键词： 模糊聚类 ； 逐步判别分析； 计量诊断 中圈分类号 ： R311 文献标识码： A 据世界医学组织统计，胃病是造成人类死亡的 化权系数。 三大疾病之一。 目前的临床诊断主要是依据 胃内窥 权系数的意义是明确的，在距离系数 中，相对重 镜技术检查结果进行确诊，其诊断结果的准确性经 要的指标通过较大的权系数值 来放大其贡献，而作 常取决于临床医师的医疗知识水平及其个人经验。 用较小的指标则通过减小权系数的值来使其作用降 而计量医学作为医学现代化的一个重要方面，它的 低 。 目标在于把疾病 的诊断和治疗 ，在精确数量化的基 1．1．3 计算模糊等价矩阵 采用平方法计算 R 的 础上，用机器实现 自动化…。本文采用 Fuzzy聚类 传递 闭包RT=(r’d) 与逐步判别分析相结合的方法建立数学模型，利用 R-3R2--3…… R “ 计算机实现计量诊断，从而使诊断做到定量化，提高 1．1．4 根据任意指定的阀值 ∈[0，1]，对 RT进 了胃癌的临床诊断准确率，为临床诊断提供了一定 行截取，将其变为普通等价矩阵 RE=(r Ⅱ) 的指导价值。 1．1．5 确定最优聚类 根据最优 聚类确定化原 1 医学诊断模型的建立 则，进行聚类决策，确定出最优聚类。 1．1 模糊聚类分 忻 基于取样个体间临床表现不 同程度的Fuzzy性，我们可建立反映此种相似性的 ，． ： f r’≥ ” l0 r’ Fuzzy关系矩阵，从而进行分类，具体步骤如下。 1．2 逐步判别分析诊断模型 在 1的基础上进行 1．1．1 数据预处理 为消除不同量纲对计算结果 逐步判别分析，建立医学疾病诊断模型。 的影响，在定义相似系数前，对原始数据要作标准化 选用 Bayes意义下的逐步判别分析模型，其表 处理。一般采用 以下中心 一标准化法和最大 一最小 达式为 ： 法，经反复对 比本文采用最大 一最小化法进行数据 预处理 (见公式 1)。 yg=Cog+ c +lnq(Ag) 一 式中，g=1，2，…，s，为分成 s类的分类对象， ． 巧 西=—m—ax— (i：1，2，…，；：1，2，…，)…”(1) Y为属性指标，zi为仇 个 自变量 。Cog为常数项， X．ii— mm x．il 。