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    vv重庆时时彩: 一种基于朴素贝叶斯的医疗影像疾病分类方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410171212.6

    申请日:

    2014.04.25

    公开号:

    CN103955703A

    公开日:

    2014.07.30

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06K 9/62申请公布日:20140730|||专利申请权的转移IPC(主分类):G06K 9/62登记生效日:20161122变更事项:申请人变更前权利人:杭州电子科技大学变更后权利人:杭州电子科技大学变更事项:地址变更前权利人:310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街变更后权利人:310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街变更事项:申请人变更后权利人:浙江莱达信息技术有限公司|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/62申请日:20140425|||公开
    IPC分类号: G06K9/62 主分类号: G06K9/62
    申请人: 杭州电子科技大学
    发明人: 徐哲; 洪嘉鸣; 霍洪波; 何必仕
    地址: 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
    优先权:
    专利代理机构: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 杜军
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410171212.6

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2017.09.08|||2016.12.14|||2014.08.27|||2014.07.30

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||专利申请权、专利权的转移|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于朴素贝叶斯的医疗影像疾病分类方法。本发明根据设备类型和诊断报告表中的影像所见、诊断结论等文本信息,自动判断影像检查结果所属的疾病类型??悸堑狡铀乇匆端狗掷嗟亩懒⑿约偕柙谑导视τ弥械挠跋?,本发明采用K-Means聚类算法进行疾病聚类分析,将相似程度高的数据划分到同一簇中,相似程度低的数据划分到不同簇中,同时确定疾病类别数量。本发明利用朴素贝叶斯算法的高效、速度快特点,在保证分类精度的同时很大程度上提高了医疗影像检索的分类速度。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于朴素贝叶斯的医疗影像疾病分类方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
    步骤1:首先利用机器学习方法,从医疗影像信息系统的数据报告表中提取10000数量的检查记录;使用K-Means聚类算法进行疾病聚类分析,确定十个疾病类别;K-Means聚类算法进行疾病聚类分析包括以下步骤:
    1-1)从待分类数据记录X中任意选取K个数据记录作为初始簇类中心C={c1,c2,…,ck},令K=10;待分类数据记录X={a1,a2,…,an},ai表示待分类数据记录X的一个特征向量,X的维数是N维;
    1-2)计算d(xi,Cj),d为待分类数据记录xi到类Cj的距离,并把具有最小值d(xi,Cj)的数据点xi划分到类Cj中,引进N维向量Uj作为类Cj的中心;
    1-3)计算类Cj的中心点,通过计算类Cj中每个点的坐标平均值获得,即Uj;
    1-4)如果每个数据记录X与它类中心点Uj的距离平方和最小,则符合条件,则停止该算法并返回最后结果C;否则将Uj(1≤j≤10)作为新的10个簇类中心,并返回1-2);
    通过K-Means聚类算法获得十个疾病类型后,借助国际疾病类型分类标准ICD-10将这十个类别进行疾病类型确定和编码;
    步骤2:针对不同的疾病数据,将每种疾病类型保留25-30条最具代表性的数据,并在数据库中对应的该条数据记录添加疾病编码;
    步骤3:分析整理报告数据表,清理脏数据,过滤空白数据,对待分类数据集进行缺失值处理,处理方法如下:
    3-1)简单删除数据:将遗漏信息属性值的数据记录删除;
    3-2)补齐数据:将先验知识与数据报告表结合起来,推断出缺失属性的最大可能的取值,从而填充缺失数据;
    结合这两种处理方法,使数据报告表完备化;
    步骤4:利用汉语词法分析系统,对数据库中待分类的数据记录进行分词,确定每条数据记录的属性值;
    步骤5:采用朴素贝叶斯分类器模型判断待分类数据记录归属的疾病类型,具体是:
    设变量集U={A,C},其中A={A1,A2,…,A25},包含25个条件属性;这25个条件属性由K-Means聚类后的十大疾病种类中抽取的关键词表示;C={c1,c2,…,c10},包含十个取值,并且这十个取值对应于疾病的分类编码;将一个待分类数据记录X={a1,a2,…,a25}分配给类Ci,当且仅当:P(Ci/X)>P(Cj/X),具体如下:
    1)构成统计表:统计出待分类数据记录的个数S、类为Ci的数据记录个数Si、类Ci的数据记录中属性Ak取值为ak的数据记录个数Sik;
    2)计算P(Ci)=SiS]]>P(A=ak/Ci)=SikSi,]]>构成概率统计表;
    3)利用朴素贝叶斯分类模型:
    Cnb(X)=argmaxCi∈CP(Ci)Πk=1nP(ak/Ci)]]>
    得出待分类数据记录X的判定结果即判定出了所属疾病类型Cnb。

    关 键 词:
    一种 基于 朴素 贝叶斯 医疗 影像 疾病 分类 方法
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