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《基于C4_5决策树算法的弱视诊断模型》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第26卷第7期机电工程Vol.26No.72009年7月Mechanical&ElectricalEngineeringMagazineJul.2009基于C415决策树算法的弱视诊断模型王丽萍,蒋琴飞(浙江工业大学信息学院,浙江杭州310014)摘要:针对目前的弱视诊断方法大多采用主观检查的方法,存在效率低且依赖于医生专业知识和临床经验的问题,使用VISTON基于图形视诱发电位(P2VEP)的弱视诊断和治疗仪,在浙江省某家大型医院的眼科中心对137例弱视患者以及23例正常人进行了检测,对记录的数据采用C4.5决策树算法进行了分类,建立了弱
2、视诊断模型。实际检测结果数据表明,该模型能够以较高的准确率辅助医生进行弱视诊断和治疗,提高了诊断效率,并有助于患者自查。关键词:弱视;图形视诱发电位;C4.5;决策树;模型中图分类号:TP274文献标识码:A文章编号:1001-4551(2009)07-0061-04AmblyopiadiagnosismodelbasedonC415decisiontreealgorithmWANGLi2ping,JIANGQin2fei(CollegeofInformationEngineering,ZhejiangUniversityofTechnol
3、ogy,Hangzhou310014,China)Abstract:Inordertoimprovetheaccuracyandefficiencyofamblyopiadiagnoses,C4.5decisiontreeclassificationalgorithmwasemployedtomodelingthroughasetoftherealrecordeddata.Thesedatawerecollectedfrom137casesofpatientswithamblyopiaaswellas23caseswithnormalata
4、largehospitalinZhejiangProvince,usingVISTONdiagnosisandtreatmentdevicebasedonthepattern2visualevokedpotential(P2VEP).Severalamblyopiadiagnosesmodelswereestablishedfromthat.Thetestresultsin2dicatethatthesemodelscanguidedoctorswithahigheraccuracytomakeamblyopiadiagnosisandtr
5、eatment,improvethediag2noseefficiency,andhelppatientstoself2test.Keywords:amblyopia;pattern2visualevokedpotential(P2VEP);C4.5;decisiontree;model[4]率。近年来对于图形视诱发电位(P2VEP)的研究表0引言明,相较于正常人,弱视患者的P2VEP波形特征会有[527]弱视指眼部无明显器质性病变,以功能性因素为很明显的改变,这为弱视的检查、诊断甚至治疗提主所引起的远视力≤0.8且矫正达不到正常水平的生供
6、了一种有效手段。[1]理现象,可以发生于一眼或两眼。弱视是儿童常见基于P2VEP数据在弱视诊断和治疗方面的参考的发育性眼病,我国目前人口13亿,弱视的检出率约价值,本研究收集弱视患者的实测P2VEP数据,利用为3.8%,据保守估计弱视患者达4000万,其中约有数据挖掘中的分类方法,找出这些数据中潜在的关联[2]一千多万为儿童患者。弱视能否治愈及疗效的好和价值,建立决策树模型,以模式化的方法辅助弱视诊坏与年龄有密切的关系,因此重视小儿弱视的早期诊断,以提高弱视的临床诊断效率和准确率,也为计算机断、早期治疗显得至关重要。辅助的自助诊断奠定基础。
7、临床的弱视诊断方法多为:依照上述弱视定义,由[3]眼科专业医生根据临床经验做出诊断。由于太过1研究背景于依赖专业知识和临床经验,这种诊断方式缺乏系统性和规范性,效率不高,对于没有医学知识的患者来1.1P2VEP说,难以做到弱视自查或预诊。并且由于弱视定义的视诱发电位(VEP)属于诱发电位(EP)范畴,是大不完备性,单纯的人为诊断可能会产生很大的误诊脑皮层对视觉刺激发生反应的一簇电信号。它是用光收稿日期:2008-12-12基金项目:浙江省重大科技攻关项目(2006C11223);浙江省自然科学基金杰出青年团队项目(R2080100)作者简介
8、:王丽萍(1964-),女,浙江嵊州人,教授,主要从事视觉信息处理、智能交互系统、数字化仪器等方面的研究.E2mail:wlp@zjut.edu.cn·62·机电工程第26卷或图
