基于粗糙集理論疾病初步診斷決策支持研究.pdf

1、近年來，計算機科學與信息技術在醫(yī)學領域得到了飛速的發(fā)展，隨著國家對醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)信息化的不斷投入，已使其成為臨床、科研、醫(yī)學教育、醫(yī)院管理的重要組成部分。計算機硬件的改進、功能的提升、應用醫(yī)療軟件的開發(fā)以及有線無線網絡系統(tǒng)的建設，使計算機成為醫(yī)生、護士和醫(yī)院管理人員一種不可缺少的工具。病人臨床資料不斷在計算機內存儲，使我們積累了大量的數據資料，各種檢測，化驗數據堆積如山。如何從這些龐大的數據中挖掘出“金子”，是我們計算機應用專業(yè)跨學科應用

2、研究的一個十分具有意義和挑戰(zhàn)性的研究方向。
　　本文主要應用了數據挖掘領域中的粗糙集理論方法，對病例數據中冗余的病癥屬性進行刪減，得到簡化的疾病診斷規(guī)則，為“疾病診斷”提供決策支持。論文中，我們對醫(yī)學數據進行數據預處理、針對具體醫(yī)學應用，設計了新的基于條件信息熵的屬性約簡算法，該算法放棄了求屬性的最小約簡，而是求屬性的所有約簡，得到更適合醫(yī)學應用的規(guī)則。并且針對目前屬性約簡算法實現(xiàn)上存在的實用性、快速、有效性的缺點和不足,提出了一