基于数据挖掘技术的乳腺癌高位淋巴结转移判别分类

• 作者: 易静 王润华 苏新良
• 来源期刊: 现代预防医学
• 学科: 医学
• 关键词: 数据挖掘 乳腺癌 判别分类
• 年，卷（期）: 2008,（13）
• 所属期刊栏目: 流行病与统计方法
• 页码范围: 2410-2413
• 页数: 4页
• 分类号: R195.1
• 字数: 3577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8507.2008.13.003

摘要

[目的]探讨数据挖掘(Data Mining)技术从乳腺癌病例信息中自动提取诊断规则,用于乳腺癌腋窝高位淋巴结转移判别分类诊断研究.[方法]利用重庆医科大学1998-2002年普外科223例手术证实的乳腺癌患者11项指标,建立乳腺癌腋窝高位淋巴结判别分类的3种数据挖掘模型:Logistic模型、卡方自动交互检测(Chi-squared Automatic Interaction Detector, CHAID)决策树模型,径向基函数网络(Radial Basis Functions Network, RBFN)模型.[结果]建立的RBFN判别分类模型的准确率为85.61%,│r-1│为0.0549, RBFN模型所获知识的可靠程度以及对测试集合的准确率明显优于其他两种算法.[结论]RBFN模型可从病例自动提取诊断规则,可应用于乳腺癌腋窝高位淋巴结判别分类的诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易静	重庆医科大学公共卫生学院卫生统计与信息管理教研室	53	521	12.0	19.0
2	苏新良	重庆医科大学公共卫生学院卫生统计与信息管理教研室	47	342	12.0	17.0
3	王润华	重庆医科大学公共卫生学院卫生统计与信息管理教研室	115	1145	19.0	26.0