浅谈基于数据挖掘技术的肺癌预后系统的研究

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1、华南理工大学硕士学位论文基于数据挖掘技术的肺癌预后系统的研究姓名：朱华虹申请学位级别：硕士专业：计算机系统结构指导教师：郑启伦20030501摘要肺癌在世界范围内是最常见的恶性肿瘤之一，在发达国家已占男性恶性肿瘤的首位，女性恶性肿瘤的第二、三位，但目前的治疗效果不尽理想。因此，针对肺癌发病机理及治疗方法的研究已发表了许多论文。然而，利用计算机科学技术的成果，从大量的临床数据中挖掘有价值的信息，协助医学工作者进行临床治疗的研究不多，事实上这将会成为一个极为重要的方向。本文围绕这～问题展开研究，采用数据挖掘技术对肺癌生存期进行预测，并尝试探

2、索最佳治疗方案，实现了一种肺癌预后系统。论文主要内容如下：1．采用数据挖掘中的离散化方法，对原始数据进行预处理，目的是消除噪声和不一致数据，以便进一步的分析。2．使用数据挖掘中的多种分类算法，从原始数据中提取有效的规则，对肺癌病人的生存期进行预测。在这里，本文采用了决策树、贝叶斯、神经网络等算法对数据进行分析。针对医学领域的生存期分析问题，我们对这些算法都进行了改进，希望通过多种方法的比较，找到最合适的解决方法。最后从理论上和实验结果对这些算法进行比较，总结出各自的优缺点，使系统可以根据原始数据的变化而自动选择合适的算法。该功能可以推广

3、到其他慢性疾病的生存期分析，因此，具有相当的经济效益和社会效益。3．使用基于范例推理的方法解决最佳治疗方案决策问题。这种方法符合医学工作者的日常思维。同时，我们将决策理论与范例推理相结合，用于解决医学数据中的不完整和缺失问题。通过输入病人的情况，系统自动搜索范例库，给出建设性的治疗方案。4．介绍肺癌预后系统的总体框架与部分功能演示，友好的界面和简单的操作将给用户一个直观的体验。区别于其他软件，该软件更适合医生和病人在临床中使用，为肺癌病人个性化治疗提供指导。关键词数据挖掘；决策；贝叶斯；基于范例的推理；生存分析；神经网络，丝堡翌三奎耋三

4、兰堡圭耋堡垒塞AbstractLungcRncerisoneofmostfamiliarmalignancyworldwide．／ndevelopedcountries，ithasbeenthefirstofmalemalignancyandthesecond，thethirdoffemalemalignancy．However,thetreatmentresultisnotgood．Therefor,therearemanypapersaboutpathogenesisandtherapyoflungcancerissued．Howe

5、ver,ithasbeenaveryimportantdirectionthatminingvaluableinformationfromanumberofdatatohelpdoctorsclinictherapybyresultsofcomputertechnology．Inthisthesiswefocusonalgorithmimprovementofdataminingtoprognosticatesurvivaltimeandtrytochoosethebesttherapyproject．Atlast．wedesignal

6、ungcancerprognosticsystem．nemainworkincludes：1．Inordertoeliminatenoiseandconflictingdata,weusedispersealgorithmtopre-treatwimoriginaldata．2．Inordertoprognosticatepatients’survivaltime，weusedifferentalgorithmtogaineffectiverules．Inthispaper,wechoosealgorithmofbayes，neural

7、network，decisiontreetoanalysepatients’survivaltime．Weimprovethesealgorithmtoadapttomedicalproblem．Wehopetocomparethesealgorithmtofindoutthebestalgorithm．Wecomparethemintheoryandwithexperimentsandsummarizetheirmeritandflaw．Then，thesystemproductsmostappropriatemethodautoma

8、ticlybasedonvarietyoforiginaldata．ThisfunctionCanbegeneralizedtosurvivalanalysisofotherchronic．So，ithas