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基于决策树分类技术的大肠早癌诊断系统研究
引用本文:刘皛,廖志芳,樊晓平,李异凡,张阳德.基于决策树分类技术的大肠早癌诊断系统研究[J].中国医学工程,2005,13(5):462-465.
作者姓名:刘皛  廖志芳  樊晓平  李异凡  张阳德
作者单位:1. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075
2. 中南大学,卫生部肝胆肠外科研究中心,湖南,长沙,410008
摘    要:研究和开发一种基于数据挖掘技术的大肠早癌诊断系统.该系统首先对所采集的大量激光诱导自体荧光光谱进行处理,并建立相关数据库,然后采用决策树分类方法对样本进行训练和分类,最终进行正常组织和癌变组织的判断,并由系统输出诊断结果.结果表明该系统可有效地用于指导大肠癌症的早期诊断和治疗.

关 键 词:数据挖掘  决策树  大肠早癌诊断  激光诱导自体荧光(LIAF)
文章编号:1672-2019(2005)05-0462-04
收稿时间:2005-07-20
修稿时间:2005年7月20日

Decision tree-based diagnostic system of early colorectal carcinoma
LIU Xiao,LIAO Zhi-fang,FAN Xiao-ping,LI Yi-fan,ZHANG Yang-de.Decision tree-based diagnostic system of early colorectal carcinoma[J].China Medical Engineering,2005,13(5):462-465.
Authors:LIU Xiao  LIAO Zhi-fang  FAN Xiao-ping  LI Yi-fan  ZHANG Yang-de
Abstract:This paper presents a diagnostic system of early colorectal carcinoma based on data mining techniques. Firstly, the system uses several ways to pretreatment the spectrum data and builds a database, and then chooses the decision trees algorithm to make training and classification of the diagnostic data. After that it presents the rules to distinguish the normal tissues and the cancerous ones. Finally the system outputs the diagnostic results. The experi- mental results show that it is quite efficient in guiding the early diagnosis of colorectal carcinoma.
Keywords:data mining  decision trees  early colorectal carcinoma  laser-induced auto- fluorescence (LIAF)
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