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生殖健康综合评价模型的研究——生殖健康综合评价指标的筛选 总被引:17,自引:1,他引:16
目的 :探讨生殖健康评价中综合评价指标的筛选原则与方法。方法 :设置了 78项生殖健康备选指标 ,确定了筛选生殖健康综合评价指标的 6项原则 :重要性、特异性、敏感性、代表性、可靠性和可获得性。结果 :根据这些原则 ,将主客观方法相结合筛选指标 ,应用一系列数理统计学方法和专家咨询法 ,最后选出 1 9项生殖健康综合评价指标。并对入选指标的代表性和筛选指标方法的可靠性进行了验证。结论 :所选指标有非常好的代表性 ,所应用的筛选指标的方法可行。本研究方法对于其他领域综合评价指标的筛选也有参考价值 相似文献
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数据挖掘技术在肝癌术后预测分析中的应用初探 总被引:1,自引:0,他引:1
目的:考察数据挖掘技术对肝癌患者术后预测的效果。方法:采用数据挖掘技术中的神经网络方法在SAS软件上构建神经网络模型。利用该模型分析我校东方肝胆外科医院1990年1月1日入院至1995年12月31日出院的1457例肝癌患者的临床资料,检测其对肝癌患者术后复发的预测准确率。结果:从56个指标中筛选出有统计学意义的11个指标进入模型,经适当训练后在验证集和测试集上预测准确率均在80%以上。结论:数据挖掘技术可应用于肝癌术后预测分析,效果较为理想。在应用数据掺掘技术时应采用较大样本,同时还应根据资料类型选用适当的方法,反复尝试。 相似文献
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数据挖掘技术在医学领域中的应用 总被引:16,自引:0,他引:16
传统统计手段无法对海量数据进行有效地分析,数据挖掘技术的出现使人们看到了解决这一问题的曙光,它能将大量数据背后隐藏的有价值的信息挖掘出来,给用户带来巨大的经济效益和社会效益。目前数据挖掘技术在医学领域的应用尚处于起步阶段,但随着该方法的日益普及,其必将在医学领域得到更加广泛的应用。 相似文献
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基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
目的探讨基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证分型中的应用.方法对406例慢性胃炎病例进行bootstrap抽样至2000病例,采用基于信息熵的决策树C4.5算法建立中医辨证模型.结果决策树C4.5算法筛选出影响中医辨证分型的26个重要因素;产生可用于分类的诊断规则;建立辨证模型,模型分类符合率为,训练集83.60%,验证集80.67%,测试集81.25%.结论决策树C4.5算法建立的模型效果较好,可应用于慢性胃炎中医辨证分型的预测. 相似文献
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基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证中的应用 总被引:8,自引:1,他引:8
目的:探讨基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证分型中的应用.方法:采用bootstrap方法对406例样本进行扩增以满足数据挖掘对样本量的要求,采用基于信息熵的决策树C4.5算法建立中医辨证模型.结果:决策树C4.5算法筛选出对中医辨证分型有意义的26个因素并对其重要性进行排序;产生清楚易懂可用于分类的决策规则;建立辨证模型,模型分类符合率为:训练集83.60%,验证集80.67%,测试集81.25%;模型区分各类证型的灵敏度和特异度也较高.结论:决策树C4.5算法建立的模型效果较好,可应用于慢性胃炎中医证型的鉴别诊断. 相似文献
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原发性肝癌血瘀证量化标准的方法学研究 总被引:5,自引:0,他引:5
目的:建立原发性肝癌血瘀证量化标准(包括量化诊断标准和程度分级标准)。方法:在流行病学调查的基础上,以血瘀证辨证参考标准进行辨证,根据相关因素在血瘀证组和非血瘀证组中出现状况的差异对相关因素进行赋分,并以此为基础建立量化诊断标准;然后对量化诊断标准进行检验;最后建立程度分级标准。结果:原发性肝癌血瘀证量化诊断标准为20分;量化诊断标准回归性和前瞻性检验的敏感度、特异度、准确度均在80%以上,阳性似然比分别为69.27%和28.7%;程度分级标准:轻度20~30分.中度31~42分,重度≥43分。结论:同以往建立的各种形式的血瘀证标准相比较。原发性肝癌血瘀证量化标准有以下几个特点:(1)符合原发性肝癌的临床特点;(2)统计严谨;(3)相关因素赋分合理;(4)验证严格;(5)符合中医临床实际。 相似文献
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