Apriori关联规则在甲状腺结节病案分析中的应用  

作　　者：刘尚辉[1] 王露[2] 郑德禄[2] 

机构地区：[1]中国医科大学计算机中心 [2]中国医科大学附属第一医院内分泌科

出　　处：《中国卫生统计》2011年第2期178-179,共2页Chinese Journal of Health Statistics

摘　　要：目的进行甲状腺结节相关因素研究,通过数据挖掘形成关联规则。方法收集某医院2000～2009年的甲状腺结节住院病例数据。内容包括与甲状腺结节相关的11项指标。首先将各项指标数据离散化为计数资料,将源数据库映射为挖掘数据库;然后设置最小支持度为0.1,最小置信度为0.8,利用Apriori算法进行关联规则挖掘,最后由临床免疫科专家解释及检验所产生的规则。结果共形成251个强关联规则,这些强关联规则中蕴含着甲状腺结节发病与性别、年龄、甲状腺功能及血常规指标等因素之间的关联关系。结论本方法有利于将目前医院中大量医疗病例通过数据挖掘方法转变为实用的新知识,为医院大量病案信息提供了新的研究方法,具有一定的应用价值。

关 键 词：甲状腺结节 甲状腺病 数据挖掘 关联规则 APRIORI 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]