一种新的Chi2算法在乳腺肿瘤诊断中的应用  

Application of New Chi2 Algorithm in Diagnosis of Breast Tumor

作　　者：毕雪华[1] 姚雪梅[2] 孙静[1] 张琳琳[3] 

机构地区：[1]新疆医科大学医学工程技术学院,乌鲁木齐830011 [2]新疆医科大学公共卫生学院,乌鲁木齐830011 [3]新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046

出　　处：《医疗卫生装备》2013年第7期15-17,共3页Chinese Medical Equipment Journal

基　　金：新疆维吾尔自治区高校科研计划项目(XJEDU2011S24)

摘　　要：目的:结合面向医学领域的数据挖掘技术,对乳腺肿瘤诊断方法进行优化。方法:提出连续特征离散化的New-Chi2算法,通过均匀选取类样本的支持向量机(T-SVM)分类方法,对乳腺肿瘤的数据信息进行数据离散化预处理。结果:在乳腺肿瘤诊断中采用该方法,分类预测率达到99.27%,取得了高于传统支持向量机分类器的分类学习精度。结论:采用的方法简化了信息系统,利用T-SVM对预处理后的数据进行分类和测试,可以更准确地识别出肿瘤是良性还是恶性。Objective To optimize the breast neoplasm diagnosis by data mining technology.Methods A new Chi2 algorithm with discretization for real value attributes and T-SVM selecting samples evenly were used to perform discretization preprocessing of the breast neoplasm data.Results The rate for classified prediction reached 99.27%,and the precision was higher than that by the traditional SVM.Conclusion The information system is simplified,and T-SVM behaves well in the classification and test of the pre-processed data,and then whether the neoplasm is benign or malignant can be determined accurately.

关 键 词：数据挖掘 连续属性离散化 支持向量机 乳腺肿瘤诊断 

分 类 号：R737.9[医药卫生—肿瘤]