基于数据挖掘技术医疗影像检查量预测

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1、一种新的揭示数据关系的数据分析技术一一数据挖掘技术应用到医疗影像信息系统中能够给医院管理者提供感兴趣的信息或相关知识，其中预测是数据挖掘屮的重点内容之一。本文在了解数据挖掘的技术背景、在医疗领域研究应用情况以及当前典型的检查量预测算法基础上，分析当前最具代表性的预测算法在影像检查量预测中存在的问题。主要完成以下几个方面的研究工作：(1)优化改进传统预测算法GM(1,1)模型参数。采用量子遗传算法对GM(1,1)模型参数进行优化，克服传统的灰色GM(1,1)模型存在边值问题和最小二乘法参数估计问题。通过对某大型医院2005年到2012年影像检查量的模型拟合及预测效果比较，发

2、现基于量子遗传算法的GM(1,1)优化模型能够在影像检查量的预测中取得更高的精度。(2)研究关联规则数据挖掘技术在患者检查信息中的应用。运用Apriori算法对国内某大型医院2005年1月至2012年12月患者检查记录进行分析研究，挖掘影响影像检查量的潜在因素。获得CT检查量的影响因素有：①患者年龄大于70岁、②住院患者、③患有呼吸系统疾病的患者、④患有神经系统疾病的患者。(3)提出了一种新的影像检查量预测模型一一灰色向量机预测模型(GSVR)。该模型结合了灰色预测模型只需少量数据的优点和冋归型支持向量机可以非线性映射的特点，实例证实了它在预测影像检查量中的可行性，且预测

3、结果优于支持向量机和GM(1,N)模型。医疗影像信息系统屮蕴含大量的隐性信息和知识。本文运用数据挖掘技术对医疗影像检查量预测进行研究应用，以辅助医院领导科学决策。尖键词：数据挖掘；影像检查量；灰色预测；量子遗传算法；Apriori算法ABSTRACTToprovideinterestinginformationorknowledgetohospitaladministrators,dataminingtechnologywhichisanewkindofdataanalysistechnologytorevealdatarelationshipisappliedtoana

4、lyzethedataofmedicalimaginginformationsystem.Thepredictionisoneofthekeycontentindatamining.Basedontheunderstandingofthedataminingtechnologybackground,thedataminingapplicationinthemedicalfieldandthecurrenttypicalpredictionalgorithm,thispaperanalyzedtheexistingproblemsintheamountofmedicalim

5、agingexaminationpredictionbythemostrepresentativepredictionalgorithm.Heresummarizedthemainresearchworkasfollows:(1)OptimizationandimprovementofthetraditionalGM(1,1)modelparameters.ThetraditionalGM(1,I)modelhastheboundaryvalueproblemandtheleastsquaresparameterestimationproblem,whichareoneo

6、fthecausesleadingthedegreeoffitandpredictiveaccuracyofthetraditionalGM(1,1)predictionmodeltobeinadequate.Underconsiderationthoseproblems,anewimprovedmodelofGM(I,1)basedonquantumgeneticalgorithmisputforward.Throughthecomparisonofpredictionresult,itaffirmedthattheimprovedGM(1,1)modelimprove

7、sthepredictionaccuracy.(1)Thestudyontheassociationruleapplicationinthemedicalimagingexaminationinformation.ThispaperusedApriorialgorithmtostudyandanalyzethemedicalimagingexamrecordsofalargehospitalfrom2005Januaryto2012December,andfoundpotentialfactorsthataffectedthe